MACHINE LEARNING

SVM (Support Vector Machine)

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Definizione

Le Support Vector Machine sono algoritmi di ML che trovano il confine ottimale per separare classi di dati. Funzionano bene con dataset di dimensioni moderate e sono particolarmente efficaci quando le classi sono chiaramente separabili. In azienda si usano per classificazione di documenti, rilevamento frodi e controllo qualita su dataset strutturati.

Termini correlati

Machine Learning

Classificazione

La classificazione e il compito di ML che assegna un'etichetta categorica a un input. Esempi: classificare email (spam/non spam), ticket di supporto (urgente/normale/basso), documenti (fattura/ordine/contratto) o immagini di prodotti (conforme/difettoso). E uno degli usi piu diffusi e immediati di AI nelle PMI, con ROI rapido e misurabile.

Machine Learning

Supervised Learning

L'apprendimento supervisionato e la tecnica di ML in cui il modello impara da esempi etichettati: per ogni input si fornisce l'output corretto. Per esempio, mostrando migliaia di email etichettate come 'spam' o 'non spam', il modello impara a classificare nuove email. E l'approccio piu comune nelle applicazioni aziendali perche produce risultati affidabili e interpretabili.

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Random Forest

Random Forest e un algoritmo di ML che combina centinaia di alberi decisionali per produrre previsioni robuste e accurate. Ogni albero vota e il risultato finale e la scelta della maggioranza. E popolare in azienda perche funziona bene con poca ottimizzazione, gestisce dati mancanti e fornisce informazioni su quali variabili sono piu importanti per la previsione.

ESPLORA

Altri termini in Machine Learning

Supervised Learning

Unsupervised Learning

L'apprendimento non supervisionato e la tecnica di ML in cui il modello trova pattern nei dati senza etichette predefinite. Il modello scopre autonomamente strutture nascoste come gruppi di clienti simili (clustering) o anomalie nei dati. E utile quando non si sa cosa cercare: l'AI puo rivelare segmenti di mercato o comportamenti anomali che non avevi considerato.

Reinforcement Learning

L'apprendimento per rinforzo e una tecnica di ML in cui un agente impara interagendo con un ambiente e ricevendo premi o penalita. E usato per ottimizzare strategie complesse come pricing dinamico, routing logistico e gestione del magazzino. L'agente sperimenta diverse azioni e impara quale strategia massimizza il risultato nel lungo periodo.

Classificazione

Regressione

La regressione e il compito di ML che prevede un valore numerico continuo. A differenza della classificazione che assegna categorie, la regressione stima quantita: previsione delle vendite, stima del prezzo di un immobile, previsione dei costi di produzione. E fondamentale per il demand forecasting e la pianificazione finanziaria nelle PMI.

Clustering

Il clustering e una tecnica di ML non supervisionato che raggruppa automaticamente dati simili. Si usa per segmentare clienti in base al comportamento d'acquisto, raggruppare prodotti simili, identificare pattern nelle chiamate di supporto. Non serve dire al modello quanti gruppi cercare (in molti algoritmi): li scopre autonomamente nei dati.

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