{"id":12,"date":"2021-03-08T20:28:25","date_gmt":"2021-03-08T19:28:25","guid":{"rendered":"https:\/\/nit.it\/?p=12"},"modified":"2021-03-08T20:28:25","modified_gmt":"2021-03-08T19:28:25","slug":"un-cuore-di-matematica-per-il-deep-learning-ed-il-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nit.it\/index.php\/2021\/03\/08\/un-cuore-di-matematica-per-il-deep-learning-ed-il-machine-learning\/","title":{"rendered":"Un cuore di Matematica per il Deep Learning ed il Machine Learning."},"content":{"rendered":"\n

Il Deep Learning<\/strong> \u00e8 una branca del Machine Learning<\/strong> che usa diversi strati di neuroni artificiali<\/strong>, al fine di risolvere problemi della vita reale.<\/p>\n\n\n\n

Pi\u00f9 dettagliatamente, con l\u2019utilizzo di tale tecnica si eseguono task di machine learning (supervisionato e non supervisionato) e che sono relativi alle seguenti aree:<\/p>\n\n\n\n

  1. Computer Vision<\/strong><\/li>
  2. Video Analysis<\/strong><\/li>
  3. Sentiment Analysis<\/strong><\/li>
  4. Pattern Recognition<\/strong><\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Inoltre, \u00e8 molto diffuso l\u2019utilizzo del Deep Learning in Robotica, Sistemi di guida autonoma, e Sistemi di intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n

    Ma in cosa consiste il cuore del Deep Learning?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Come per ogni algoritmo di Machine Learning, il cuore degli algoritmi di Deep Learning \u00e8 la matematica.<\/em><\/p>\n\n\n\n

    La conoscenza dei concetti fondamentali di matematica consente non solo di selezionare l\u2019algoritmo giusto per uno specifico problema di apprendimento automatico (efficacia) ma di valutarne anche le performances (efficienza).<\/p>\n\n\n\n

    La matematica come materia \u00e8 molto vasta, ma ci sono alcuni argomenti specifici che vengono utilizzati maggiormente sia nel Machine Learning che nel Deep Learning al fine di massimizzare i risultati da questi meravigliosi domini dell\u2019Intelligenza Artificiale. Tali argomenti riguardano:<\/p>\n\n\n\n

    1. Algebra Lineare<\/strong><\/li>
    2. Probabilit\u00e0 e Statistica<\/strong><\/li>
    3. Calcolo<\/strong><\/li>
    4. Ottimizzazione e formulazione di algoritmi di machine Learning<\/strong><\/li><\/ol>\n\n\n\n

      Segue una figura che mostra in che percentuale \u00e8 partizionata l\u2019importanza di tali argomenti:<\/p>\n\n\n\n

      \"\"<\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Il Deep Learning \u00e8 una branca del Machine Learning che usa diversi strati di neuroni artificiali, al fine di risolvere problemi della vita reale. Pi\u00f9 dettagliatamente, con l\u2019utilizzo di tale tecnica si eseguono task di machine learning (supervisionato e non supervisionato) e che sono relativi alle seguenti aree: Computer Vision Video Analysis Sentiment Analysis Pattern … <\/p>\n

      Leggi tutto “Un cuore di Matematica per il Deep Learning ed il Machine Learning.”<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[1],"tags":[],"yoast_head":"\nUn cuore di Matematica per il Deep Learning ed il Machine Learning. - Esplorando il Futuro della Tecnologia e dello Sviluppo<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/nit.it\/index.php\/2021\/03\/08\/un-cuore-di-matematica-per-il-deep-learning-ed-il-machine-learning\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Un cuore di Matematica per il Deep Learning ed il Machine Learning. - Esplorando il Futuro della Tecnologia e dello Sviluppo\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Il Deep Learning \u00e8 una branca del Machine Learning che usa diversi strati di neuroni artificiali, al fine di risolvere problemi della vita reale. 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