Mai nella stessa forma
Il Reinforcement Learning è un paradigma di apprendimento automatico in cui un agente impara a prendere decisioni sequenziali interagendo con un ambiente. A differenza del Supervised Learning, non ci sono coppie di input/output etichettate per l’addestramento. Invece, l’agente impara a compiere azioni attraverso prove ed errori, ricevendo un segnale di ricompensa o punizione in base alle sue azioni.
La regressione logistica è un tipo di modello di regressione utilizzato per problemi di classificazione binaria, dove l’obiettivo è prevedere a quale delle due classi appartiene un’istanza. A differenza della regressione lineare, che prevede valori continui, la regressione logistica prevede probabilità che variano tra 0 e 1. Questo è ottenuto tramite l’utilizzo di una funzione logistica (o sigmoide) per trasformare l’output lineare in probabilità.
La Support Vector Regression (SVR) è una tecnica di regressione che si basa sul concetto di Support Vector Machines (SVM) e mira a trovare una funzione che approssimi i dati di addestramento minimizzando l’errore, ma consentendo anche una certa quantità di errore entro un margine specificato.
Il Supervised Learning, o apprendimento supervisionato, è un paradigma di Machine Learning in cui un modello viene addestrato su un insieme di dati di addestramento etichettato. Ogni esempio nel set di addestramento è costituito da una coppia di input e output associato, dove l’output è la “risposta corretta” o l’etichetta fornita dal supervisore.
La Machine Learning (ML) è un campo dell’intelligenza artificiale (IA) che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli che consentono ai computer di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati. Questo approccio si basa sull’idea che i computer possono imparare dai dati, rilevando modelli, relazioni e regolarità, per poi applicare tali conoscenze a nuovi dati senza una programmazione esplicita.
il Machine Learning è un campo molto vasto, e ci sono molti altri tipi di problemi e tecniche al di là della classificazione e della regressione. Problemi come il clustering, la riduzione della dimensionalità, l’apprendimento rinforzato, la generazione di testo, e molti altri, sono altrettanto importanti e presentano sfide uniche. Molti corsi avanzati e risorse più specializzate coprono anche questi argomenti meno diffusi. Quindi, se hai interesse in specifici tipi di problemi di Machine Learning, è possibile trovare risorse specializzate per soddisfare le tue esigenze.
L’algoritmo IDE3 (Iterative Dichotomiser 3) è un predecessore dell’algoritmo C4.5 e rappresenta uno dei primi algoritmi per la costruzione di alberi di decisione. Anche se C4.5 e i suoi successori sono diventati più popolari, IDE3 è comunque interessante perché ha contribuito a gettare le basi per gli alberi di decisione e per l’apprendimento automatico. Di seguito, spiegherò il funzionamento di IDE3 e come usarlo in Python.
L’algoritmo C4.5 è un algoritmo di apprendimento automatico ampiamente utilizzato per la costruzione di alberi di decisione. Gli alberi di decisione sono una forma di modello predittivo che può essere utilizzata sia per problemi di classificazione che per problemi di regressione. C4.5 è una versione migliorata dell’algoritmo ID3 (Iterative Dichotomiser 3) sviluppato da Ross Quinlan ed è stato introdotto negli anni ’90. Ecco come funziona l’algoritmo C4.5 e come utilizzarlo in Python.
In machine learning, l’entropia e l’information gain sono concetti fondamentali utilizzati nell’ambito degli alberi decisionali e dell’apprendimento supervisionato per prendere decisioni sulla divisione dei dati durante il processo di addestramento di un modello. Questi concetti sono spesso associati all’algoritmo ID3 (Iterative Dichotomiser 3) e alle sue varianti, come il C4.5 e il CART.
La matrice di confusione è uno strumento di valutazione ampiamente utilizzato nel machine learning per misurare le prestazioni di un modello di classificazione. Fornisce una panoramica dettagliata delle previsioni fatte dal modello rispetto alle classi reali dei dati. La matrice di confusione è particolarmente utile quando si lavora con problemi di classificazione in cui le classi possono essere più di due.