Fondamenti degli algoritmi di apprendimento automatico

Nell'apprendimento automatico vengono sviluppati modelli e algoritmi in grado di apprendere dai dati e di fare previsioni o giudizi senza una programmazione esplicita. L'apprendimento automatico è un sottocampo dell'intelligenza artificiale (IA). L'apprendimento automatico utilizza un'ampia gamma di algoritmi e tecniche importanti. Di seguito è riportato un elenco di algoritmi di apprendimento automatico: Algoritmo della Support Vector Machine Algoritmo di classificazione dell'albero decisionale Algoritmo della foresta casuale Algoritmo di regressione logistica Algoritmo di regressione lineare Algoritmo di K-Nearest Neighbor (KNN) Algoritmo del classificatore Naïve Bayes Algoritmo di clustering K-Means Algoritmo XG-Boost. Questi algoritmi sono impiegati in molti settori diversi come la robotica il marketing la sanità e la finanza e costituiscono la base dell'apprendimento automatico. La scelta dell'algoritmo è influenzata dalla natura del problema dalle caratteristiche dei dati e dalla capacità di calcolo disponibile.