Classificazione Supervisionata - Ariestech.it
A R I E S T E C H

Cos'è

Apprendimento supervisionato

La classificazione supervisionata è il risultato dell'apprendimento supervisionato; con questo termine si intende la metodologia di apprendimento automatico in cui alla macchina vengono forniti degli esempi composti da una coppia di dati contenenti il dato originale e il risultato atteso. Compito della macchina è quello di trovare la regola (funzione o modello) con cui creare una relazione tra i due in modo tale che, al presentarsi di un esempio sconosciuto in precedenza, possa ottenere il risultato corretto.


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Come funziona

Il processo dell'apprendimento supervisionato

01

Classificazione dei dati

I dati, che verranno passati all'intelligenza artificiale, devono essere precedentemente etichettati, ovvero assegnati a una certa categoria.

02

Creazione modello

L’algoritmo analizza i dati di esempio e ricava una regola generale grazie alla quale, al presentarsi di un nuovo caso non etichettato, riuscirà a classificarlo.

03

Classificazione supervisionata

ulla base del modello che l'algoritmo ha creato, sarà in grado di classificare i dati che gli verranno forniti rispettando i risultati attesi.

Quando sceglierla

Ambiti di applicazione

L’apprendimento supervisionato è utilizzato principalmente per i problemi di classificazione, come ad esempio nel marketing per classificare i clienti potenziali e proporre i prodotti a cui potrebbero essere interessati sulla base del profilo e dello storico degli acquisti. Un altro esempio sono i sistemi anti-spam delle email che, all’arrivo di un messaggio, riescono a decidere se una determinata email debba essere etichettata come spam o meno.

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