modalità di apprendimento in ML
Definizione
Apprendimento Supervisionato: regressione.
Prevedere il prezzo delle case. Ad esempio, trovare una relazione tra metri quadrati e prezzo. Il modello predice una quantità continua.
Apprendimento Supervisionato: classificazione.
Il modello predice la relazione tra etichette e caratteristiche; quantità discreta.
Apprendimento Non Supervisionato: clustering.
Assegna etichette basandosi sulla geometria dei punti.
Apprendimento per Rinforzo (RL): agent, ambiente, azioni, ricompense.
Il modello impara a prendere decisioni ottimali attraverso prove ed errori, ricevendo feedback sotto forma di ricompense o punizioni.