Artificial+neural+networks+%28ANN%29.jpg' alt='Backpropagation Programming' title='Backpropagation Programming' />Intelligenza collettiva valutazione comportamentale dei possessori di carta di credito by iskire iskire. Intelligenza collettiva valutazione comportamentale dei possessori di carta di credito   Published on Feb 2. Chi fa da s fa per tre o Lunione fa la forza. Da sempre il dualismo tra la. Computer Networking Notes In Hindi Language on this page. Apprendimento automatico Wikipedia. Lapprendimento automatico anche chiamato machine learning dallinglese, rappresenta un insieme di metodi sviluppati negli ultimi decenni in varie comunit scientifiche con diversi nomi come statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc che fornisce ai computer labilit di apprendere senza essere stati esplicitamente programmati. Lo stesso Arthur Samuel, che coni il termine nel 1. Il primo metodo, indicato come rete neurale, porta allo sviluppo di macchine ad apprendimento automatico per impiego generale in cui il comportamento appreso da una rete di commutazione connessa casualmente, a seguito di una routine di apprendimento basata su ricompensa e punizione apprendimento per rinforzo. Il secondo metodo, pi specifico, consiste nel riprodurre lequivalente di una rete altamente organizzata progettata per imparare solo alcune attivit specifiche. La seconda procedura, che necessita di supervisione, richiede la riprogrammazione per ogni nuova applicazione ma risulta essere molto pi efficiente dal punto di vista computazionale. Download Cho Ramaswamy Books Pdf more. Lapprendimento automatico strettamente legato al riconoscimento di pattern e alla teoria computazionale dellapprendimento2 ed esplora lo studio e la costruzione di algoritmi che possano apprendere da un insieme di dati e fare delle predizioni su questi,3 costruendo in modo induttivo un modello basato su dei campioni. Nel campo dellapprendimento automatico, una rete neurale artificiale in inglese artificial neural network, abbreviato in ANN o anche come NN un modello. Introduzione storica a cura di Andres Reyes. Ci che locchio della rana comunica al cervello della rana, da Kant alle reti neurali artificiali. Lapprendimento automatico viene impiegato in quei campi dellinformatica nei quali progettare e programmare algoritmi espliciti impraticabile tra le possibili applicazioni citiamo il filtraggio delle email per evitare spam, lindividuazione di intrusioni in una rete o di intrusi che cercano di violare dati,4 il riconoscimento ottico dei caratteri5, i motori di ricerca e la visione artificiale. Lapprendimento automatico strettamente collegato, e spesso si sovrappone con la statistica computazionale, che si occupa dellelaborazione di predizioni tramite luso di computer. Lapprendimento automatico anche fortemente legato allottimizzazione matematica, che fornisce metodi, teorie e domini di applicazione a questo campo. Per usi commerciali, lapprendimento automatico conosciuto come analisi predittiva. Tom M. Mitchell ha fornito la definizione pi citata di apprendimento automatico nel suo libro Machine Learning Si dice che un programma apprende dallesperienza E con riferimento a alcune classi di compiti T e con misurazione della performance P, se le sue performance nel compito T, come misurato da P, migliorano con lesperienza E. In poche parole, si potrebbe semplificare dicendo che un programma apprende se c un miglioramento delle prestazioni dopo un compito svolto. Questa definizione di Mitchell rilevante poich fornisce una definizione operativa dellapprendimento automatico, invece che in termini cognitivi. Backpropagation Programmi' title='Backpropagation Programmi' />Fornendo questa definizione, Mitchell di fatto segue la proposta che Alan Turing fece nel suo articolo Computing Machinery and Intelligence, sostituendo la domanda Le macchine possono pensare con la domanda Le macchine possono fare quello che noi in quanto entit pensanti possiamo fare7. I compiti dellapprendimento automatico vengono tipicamente classificati in tre ampie categorie, a seconda della natura del segnale utilizzato per lapprendimento o del feedback disponibile al sistema di apprendimento. Queste categorie, anche dette paradigmi sono 8Apprendimento supervisionato Al computer vengono forniti degli esempi nella forma di possibili input e i rispettivi output desiderati e lobiettivo quello di estrarre una regola generale che associ linput alloutput corretto. Apprendimento non supervisionato il computer ha lo scopo di trovare una struttura negli input forniti, senza che gli input vengano etichettati in alcun modo. Apprendimento per rinforzo Il computer interagisce con un ambiente dinamico nel quale cerca di raggiungere un obiettivo per esempio guidare un veicolo, avendo un insegnante che gli dice solo se ha raggiunto lobiettivo. Un altro esempio quello di imparare a giocare un gioco giocando contro un avversario9. A met strada tra lapprendimento supervisionato e quello non supervisionato c lapprendimento semi supervisionato, nel quale linsegnante fornisce un dataset incompleto per lallenamento, cio un insieme di dati per lallenamento tra i quali ci sono dati senza il rispettivo output desiderato. La trasduzione un caso speciale di questo principio, nel quale lintero insieme delle istanze del problema noto durante lapprendimento, eccetto la parte degli output desiderati che mancante. Backpropagation Programmi' title='Backpropagation Programmi' />Unaltra categorizzazione dei compiti dellapprendimento automatico si rileva quando si considera loutput desiderato del sistema di apprendimento automatico 9Nella classificazione, gli input sono divisi in due o pi classi e il sistema di apprendimento deve produrre un modello che assegni gli input non ancora visti a una o pi di queste. Questo viene affrontato solitamente in maniera supervisionata. Il filtraggio anti spam un esempio di classificazione, dove gli input sono le email e le classi sono spam e non spam. Nella regressione, che anchessa un problema supervisionato, loutput e il modello utilizzati sono continui. Un esempio di regressione la determinazione della quantit di olio presente in un oleodotto, avendo le misurazioni dellattenuazione dei raggi gamma che passano attraverso il condotto. Un altro esempio la predizione del valore del tasso di cambio di una valuta nel futuro, dati i suoi valori in tempi recenti. Nel clustering un insieme di input viene diviso in gruppi. IMG_2/BT_152_P4636_NNet_Block_Prop_Control.gif' alt='Backpropagation Programmi' title='Backpropagation Programmi' />Diversamente da quanto accade per la classificazione, i gruppi non sono noti prima, rendendolo tipicamente un compito non supervisionato. Lapprendimento automatico viene a volte unito al data mining,1. Invece, lapprendimento automatico pu essere anche non supervisionato1. Lapprendimento automatico e il data mining infatti si sovrappongono in modo significativo, ma mentre lapprendimento automatico si concentra sulla previsione basata su propriet note apprese dai dati, il data mining si concentra sulla scoperta di propriet prima sconosciute nei dati. Il data mining sfrutta i metodi dellapprendimento automatico, ma con obiettivi differenti daltro canto, lapprendimento automatico utilizza i metodi di data mining come metodi di apprendimento non supervisionato o come passi di preprocessing per aumentare laccuratezza dellapprendimento. Gran parte della confusione tra le due comunit di ricerca scaturisce dallassunzione di base del loro operato nellapprendimento automatico, le prestazioni sono generalmente valutate in base allabilit di riprodurre conoscenza gi acquisita, mentre in data mining il compito chiave la scoperta di conoscenza che prima non si aveva. Lapprendimento automatico ha legami molto stretti con lottimizzazione molti problemi di apprendimento sono formulati come la minimizzazione di una qualche funzione di costo su un insieme di esempi di apprendimento. La funzione di costo o funzione di perdita rappresenta la discrepanza tra le previsioni del modello che si sta addestrando e le istanze del problema reale.