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Naive Bayes Classifier (Classificatore Bayesiano)

Nell’ambito dell’intelligenza artificiale, il Naive Bayes Classifier è un potente strumento basato sulla teoria della probabilità condizionata. Per comprendere meglio il suo funzionamento, esaminiamone un esempio.

Ma perchè un articolo sul Naive Bayes Classifier?

Questo algoritmo è noto per la sua semplicità ed efficienza, rendendolo un punto di partenza ideale per chi si avvicina al machine learning. Il Naive Bayes si basa sul teorema di Bayes, utilizzando la probabilità condizionata per fare previsioni.


29 Luglio 2024 0
come migliorare il ciclo di vita di un progetto

Come migliorare il machine learning

Si chiamano anche MLOps (Machine Learning Operations) e sono un insieme di consigli inerenti ai flussi di lavoro per semplificare e migliorare il machine learning o meglio, il ciclo di vita del tuo modello di machine learning. Ciclo di vita: migliorare il machine learning Con “ciclo di vita” intendiamo abitualmente le tre fasi dello sviluppo…
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28 Dicembre 2022 2

Vantaggi e Svantaggi delle Reti Neurali

Per costruire un modello predittivo con tecniche statistiche o di data mining classico, utilizziamo dei dati relativi al passato, cerchiamo allora di capire vantaggi e svantaggi delle Reti Neurali. A titolo d’esempio potremmo partire da un nostro database di clienti, in particolare potremmo costruire un modello standard e identificare dei clienti che hanno le stesse…
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10 Febbraio 2020 1