Machine Learning Base

Procedura di apprendimento. Insieme di regole che guidano l’addestramento del modello.

Training con etichette. Metodo in cui i dati sono accompagnati da risposte corrette.

Distorsione nei dati o modello. Errore sistematico che altera l’output del modello.

Assegnazione di etichette. Tecnica di ML che assegna una categoria a ogni input.

Insieme di dati. Raccolta strutturata di dati usata per addestrare un modello.

Caratteristica. Variabile indipendente usata per fare previsioni.

Struttura appresa. Algoritmo che apprende da dati e fa previsioni o classificazioni.

Adattamento eccessivo. Quando un modello impara troppo bene i dati di training, perdendo generalizzazione.

Previsione numerica. Tecnica che predice un valore continuo.

Verifica delle performance. Processo di testare il modello su dati non visti.