A – Algoritmo:
Un insieme di istruzioni o regole sequenziali progettate per risolvere un problema o eseguire una specifica attività.
B – Bias:
Deviazione sistematica nei risultati di un modello di intelligenza artificiale dovuta a pregiudizi o disuguaglianze nei dati di addestramento.
C – Cluster Analysis:
Una tecnica di analisi dei dati in cui gli elementi vengono suddivisi in gruppi o “cluster” in base a somiglianze o caratteristiche comuni.
D – Deep Learning:
Una sotto-categoria del machine learning che utilizza reti neurali profonde per apprendere da dati complessi, riconoscere pattern e prendere decisioni avanzate.
E – Ensamble Learning:
Una tecnica in cui più modelli di machine learning vengono combinati per migliorare le prestazioni complessive del sistema.
F – Feature Engineering:
Il processo di selezione o creazione di caratteristiche (features) rilevanti per migliorare le prestazioni di un modello di machine learning.
G – Generative Adversarial Network (GAN):
Un tipo di rete neurale utilizzato per generare dati nuovi, spesso utilizzato nell’arte generativa e nella creazione di contenuti visivi.
H – Hyperparameter:
Un parametro esterno al modello di machine learning che influisce sul processo di addestramento e sulla capacità del modello di generalizzare.
I – Internet of Things (IoT):
La connessione di dispositivi fisici alla rete, consentendo la raccolta e lo scambio di dati in tempo reale.
J – JSON (JavaScript Object Notation):
Un formato di scrittura per lo scambio di dati leggibile dagli esseri umani e facile da interpretare per le macchine.
K – K-Means Clustering:
Un algoritmo di clustering che divide un insieme di dati in gruppi (clusters) basati sulla loro somiglianza.
L – Latent Variable:
Una variabile che non è direttamente osservabile ma è inferita da altre variabili osservabili nel modello.
M – Natural Language Processing (NLP):
Un campo di studio dell’intelligenza artificiale che si occupa dell’interazione tra computer e linguaggio umano, consentendo alle macchine di comprendere, interpretare e generare testo.
N – Neural Network:
Un modello computazionale ispirato alla struttura del cervello umano, utilizzato in deep learning per l’elaborazione di informazioni e la risoluzione di problemi complessi.
O – Overfitting:
Un problema in machine learning in cui un modello si adatta troppo bene ai dati di addestramento, perdendo la sua capacità di generalizzare su nuovi dati.
P – Precision and Recall:
Metriche di valutazione delle prestazioni di un modello, rispettivamente, la precisione misura la percentuale di risultati positivi corretti, mentre il richiamo misura la capacità del modello di identificare tutti i risultati positivi.
Q – Quantum Computing:
Un paradigma di calcolo che sfrutta i principi della meccanica quantistica, consentendo una potenza di calcolo significativamente superiore rispetto ai computer classici.
R – Reinforcement Learning:
Un paradigma di apprendimento automatico in cui un agente impara a compiere azioni in un ambiente per massimizzare una ricompensa.
S – Support Vector Machine (SVM):
Un algoritmo di apprendimento supervisionato utilizzato per la classificazione e la regressione.
T – Transfer Learning:
Una tecnica di machine learning in cui un modello pre-addestrato viene utilizzato come punto di partenza per un nuovo compito, accelerando il processo di addestramento.
U – Unsupervised Learning:
Una categoria di machine learning in cui il modello impara da dati non etichettati, cercando pattern e relazioni senza guida esterna.
V – Validation Set:
Un set di dati utilizzato per valutare le prestazioni di un modello durante il processo di addestramento, ma non per addestrarlo effettivamente.
W – Word Embedding:
Una tecnica di rappresentazione del linguaggio naturale in cui le parole vengono tradotte in vettori numerici, preservando le relazioni semantiche tra di loro.
X – XGBoost:
Una libreria di machine learning basata su algoritmi di boosting, spesso utilizzata per problemi di classificazione e regressione.
Y – Yield Curve Prediction:
Un’applicazione di machine learning nella finanza che prevede l’andamento futuro delle curve dei rendimenti.
Z – Zero-Shot Learning:
Un approccio di machine learning in cui un modello è in grado di affrontare compiti per i quali non è stato esplicitamente addestrato, utilizzando le conoscenze apprese in altre situazioni.