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Qual è la definizione di machine learning?
Un tipo di intelligenza artificiale che coinvolge algoritmi di formazione per riconoscere i modelli nei dati.
Un linguaggio di programmazione utilizzato per lo sviluppo web.
Un sistema operativo utilizzato per il calcolo scientifico.
Un sistema di gestione di database per l'elaborazione di dati su larga scala.
Qual è l'obiettivo del machine learning?
Permettere alle macchine di pensare e imparare come gli umani.
Per automatizzare le attività ripetitive.
Per rendere le macchine più veloci ed efficienti.
Creare nuovi linguaggi di programmazione.
Quali sono i tre tipi di machine learning?
Supervisionato, non supervisionato e rinforzo.
Sintassi, semantica e pragmatica.
Statico, dinamico ed evolutivo.
Strutturato, non strutturato e semi-strutturato.
Cos'è l'apprendimento supervisionato?
Un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo viene addestrato su dati etichettati.
3UN tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo viene addestrato su dati non etichettati.
4UN tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo impara attraverso tentativi ed errori.
5UN tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo viene addestrato su dati etichettati e non etichettati.
Cos'è l'apprendimento non supervisionato?
Un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo viene addestrato su dati etichettati.
Un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo viene addestrato su dati non etichettati.
Un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo impara attraverso tentativi ed errori.
Un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo viene addestrato su dati etichettati e non etichettati.
Cos'è il reinforcement learning?
Un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo viene addestrato su dati etichettati.
Un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo viene addestrato su dati non etichettati.
Un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo viene addestrato su dati etichettati e non etichettati.
Un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo impara attraverso tentativi ed errori.
Qual è la differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato?
L'apprendimento supervisionato richiede dati etichettati, mentre l'apprendimento non supervisionato non lo fa.
L'apprendimento supervisionato richiede dati non etichettati, mentre l'apprendimento non supervisionato non lo fa.
L'apprendimento supervisionato utilizza tentativi ed errori, mentre l'apprendimento non supervisionato non lo fa.
Non c'è differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato.
Che cosa è overfitting nel machine learning?
Quando un modello è troppo complesso e si adatta troppo da vicino ai dati di allenamento, con conseguente scarso rendimento sui nuovi dati.
Quando un modello è troppo semplice e non si adatta ai dati di allenamento abbastanza da vicino, con conseguente scarso rendimento sui nuovi dati.
Quando un modello è in grado di generalizzare bene a nuovi dati.
Quando un modello non è in grado di imparare da nuovi dati.
Molto impressionante!
Congratulazioni per aver superato il quiz di apprendimento automatico! Il vostro duro lavoro e dedizione hanno pagato, e si dovrebbe essere orgogliosi del vostro successo. Mantenere il grande lavoro e continuare a imparare e crescere in questo campo emozionante. Ben fatto!
C'è ancora spazio per migliorare!
Va bene se non hai fatto bene come speravi in questo quiz. È importante ricordare che tutti hanno margini di miglioramento ed è una grande opportunità per imparare qualcosa di nuovo. Prenditi un po ' di tempo per studiare il materiale e riprovare. Con pratica e dedizione, sarai in grado di fare meglio la prossima volta. Non arrenderti!
