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Tecniche di classificazione basate sulla separazione sferica di insiemi

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2 Introduzione La metodologia learning La costruzione di macchine capaci di apprendere da esperienze è stato per molto tempo oggetto di dibattiti sia filosofici che tecnici. L’aspetto tecnico di queste discussioni ha ricevuto un impulso significativo dopo l’avvento dei calcolatori elettronici, i quali hanno dimostrato che le macchine possono mostrare un elevato livello di abilità d’apprendimento, sebbene i limiti e le possibilità di queste abilità siano ancora molto lontani dall’essere definiti in modo chiaro ed esplicito. La disponibilità di sistemi learning affidabili è d’importanza strategica, poiché esistono tipi di problemi che non possono essere risolti da tecniche classiche di programmazione, giacché per essi non sempre sono presenti modelli matematici attendibili. Generalmente, quando sono utilizzati calcolatori e software di risoluzione per problemi di natura pratica, gli algoritmi che permettono di raggiungere dei risultati (output) a partire da dati d’ingresso (input) sono descritti in modo rigoroso e preciso: l’obiettivo di chi analizza il sistema è dare delle specifiche esplicite al programmatore che implementa il codice, in modo tale da definire una sequenza d’istruzioni che i computer eseguono step by step. I computer, quindi, elaborano dati cercando di risolvere problemi molto complessi; comunque, nella realtà esistono situazioni che non possono essere

Anteprima della Tesi di Salvatore Tucci

Anteprima della tesi: Tecniche di classificazione basate sulla separazione sferica di insiemi, Pagina 1

Laurea liv.I

Facoltà: Ingegneria

Autore: Salvatore Tucci Contatta »

Composta da 53 pagine.

 

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