César Pérez López

Machine Learning attraverso R Apprendimento non Supervisionato: Tecniche Descrittive per la Classificazione (eBook, ePUB)

• Format: ePub

Produktbeschreibung

Il machine learning è un campo interdisciplinare che utilizza metodi, algoritmi, processi e sistemi per estrarre conoscenza e conclusioni da dati strutturati e non strutturati. Combina elementi di statistica, informatica, matematica e tecniche analitiche per risolvere problemi, fare previsioni e generare valore dai dati. Sfrutta i big data per scoprire modelli, tendenze e relazioni che possono essere utilizzati per il processo decisionale in vari settori. È un importante supporto per l'intelligenza artificiale. Il machine learning utilizza due tipi di tecniche: l'apprendimento supervisionato, che addestra un modello con dati di input e output noti per prevedere risultati futuri, e l'apprendimento non supervisionato, che individua modelli nascosti o strutture intrinseche nei dati di input. La maggior parte di queste tecniche di apprendimento non supervisionato per la classificazione viene sviluppata in questo libro da un punto di vista metodologico e da un punto di vista pratico con applicazioni tramite il software R. Vengono trattate le seguenti tecniche: analisi delle corrispondenze semplici, analisi delle corrispondenze multiple, analisi dei cluster, scaling multidimensionale, reti neurali (SOM Kohonen, ecc.), riconoscimento di pattern, rilevamento di anomalie, autoencoder, elaborazione delle immagini e reti neurali convoluzionali (reti CNN).

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Produktdetails

• Verlag: Scientific Books
• Erscheinungstermin: 9. November 2025
• Italienisch
• ISBN-13: 9798232211844
• Artikelnr.: 75850536

Autorenporträt

PhD. Mathematician, Economist and Government Statistician. Professor at the Complutense University of Madrid in the Department of Statistics and Data Science. Author of more than 100 books and articles on Mathematics, Statistics, Economics, and Computer Science.