Fondamenti degli algoritmi di apprendimento automatico

Nell'apprendimento automatico, vengono sviluppati modelli e algoritmi in grado di apprendere dai dati e di fare previsioni o giudizi senza una programmazione esplicita. L'apprendimento automatico un sottocampo dell'intelligenza artificiale (IA). L'apprendimento automatico utilizza un'ampia gamma di algoritmi e tecniche importanti. Di seguito riportato un elenco di algoritmi di apprendimento automatico: Algoritmo della Support Vector Machine, Algoritmo di classificazione dell'albero decisionale, Algoritmo della foresta casuale, Algoritmo di regressione logistica, Algoritmo di regressione lineare, Algoritmo di K-Nearest Neighbor (KNN), Algoritmo del classificatore Na ve Bayes, Algoritmo di clustering K-Means, Algoritmo XG-Boost. Questi algoritmi sono impiegati in molti settori diversi, come la robotica, il marketing, la sanit e la finanza, e costituiscono la base dell'apprendimento automatico. La scelta dell'algoritmo influenzata dalla natura del problema, dalle caratteristiche dei dati e dalla capacit di calcolo disponibile.