Gli Alberi Decisionali
Gli alberi decisionali sono tra i modelli di Machine Learning supervisionato più noti ed utilizzati. Modelli non parametrici, implementano un approccio previsionale molto diverso rispetto ad altri modelli supervisionati come le reti neurali o le SVM. Rispetto a quest’ultimi, gli alberi decisionali presentano come particolare vantaggio il superamento del paradigma “black box”, garantendo quindi l’explainability, dimostrandosi tuttavia particolarmente vulnerabili all’overfitting.
L’impatto dell’AI in Finanza: più accurata di Wall Street?
L’impatto dell’AI sul Mercato Finanziario: Come l’Intelligenza Artificiale Rivoluzionerà l’Analisi dei Bilanci
AI e potenza di calcolo
Esploriamo l’importanza della potenza di calcolo nello sviluppo dell’intelligenza artificiale (AI) e come le grandi aziende tecnologiche investano in supercomputer per avanzare in questo campo.
Il Reinforcement Learning
Scopri cos’è l’apprendimento per rinforzo e perché è così importante!
K-Means: un classico esempio di modello di apprendimento non supervisionato
K-Means, machine learning e apprendimento non supervisionato. Il modo più comune per predire risultati per similarità.