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Introduzione

Machine learning

Tipologie di ML Esistono diversi tipi di algoritmi di ML, i principali sono: Supervised learning Unsupervised learning Reinforcement learning Attualmente il più utilizzato è il primo. Differenze tra supervised e unsupervided learning Supervised ...

Reti neurali

Machine learning

Le reti neurali (NN) o “multilayer perceptron” sono divise in layers ciascun layer è compostto da “neuroni". I layers possono essere: 1) input, 2) hidden e 3) output. L'input layer può essere considerato come “hidden”. Ciascun neurone del layer possiene gli ...

Retropropagazione (backpropagation)

Machine learning

La backpropagation è una della pietre miliari del Machine Learning, si applica principalmente alla rete neurale. ( diamo per scontato si sappia cosi sia una rete neurale a livello base) Per spigare passo passo la BP (backpropagation) utilizzeremo un semplice ...

Regressione lineare

Machine learning Apprendimento supervisionato

Tramite la regressione lineare univariata, viene determinato matematicamente l'output della funzione dato l'input, o se vogliamo dirla in altro modo, viene calcolata la Y in funzione della X. (tipicamente determinato la funzione che meglio fitta di valori X e ...

Regressione lineare multipla

Machine learning Apprendimento supervisionato

PREMESSA: f(w,b) = modello J(wb) = costo della funzione -> f (w,b) - y -> dove y sono le label DISCESA DEL GRADIENTE = d/dw J(w,b) in sistema con d/db J(wb) Nella regressione lineare univariata (RLS) abbiamo solo una "feature" e una corrispettiva “labe...

Regressione polinomiale

Machine learning Apprendimento supervisionato

Nella regressione lineare polinomiale la funzone di costo ragione per curve e non per linee rette come invece accade della regressione lineare (singola o multipla)Per ottenere questo risultato vengono utilizzate dei confficienti quadrati o cububici o valori es...

Sessione 1

Machine learning Apprendimento per rinforzo (corso uni)

Nell'apprendimento per rinforzo (d'ora in poi verrà indicato con RL) si basa sul processo decisionale di Markov aka MDP attrraverso un task di controllo dove un set di possibili stati e azioni ritornano un reward e una probabilità di passaggio ad uno stato all...

Sessione 2

Machine learning Apprendimento per rinforzo (corso uni)

Metodi Model free Nel capitolo precedente abbiamo svolto un lavoro di pianificazione e non di appredimento per rinforzo in quanto avevamo il modello (ambiente) che ci diceva con quale probabilità svolgeva le azioni. La policy (pi) era in qualche modo nota, qu...

Sessione 1 (Markov Decision Process)

Machine learning Reinforcement Learing (beginner)

Task di controllo Il Task di Controllo è una sequenza di stati e azioni utili per addestrare l'algoritmo a risolvere un determinato problema. Il task di controllo è compostato da: 1) Stati S(t) -  sono dei momenti nel tempo che assumono un certo valore 2) ...

Sessione 2 (Dynamic Programming)

Machine learning Reinforcement Learing (beginner)

La programmazione dinamica (aka DP) è il primo metodo in grado di risolvere il task di controllo. Lo scopo del DP è tovare la policy ottimale π* per ogni stato V dell'ambiente (che nel nostro caso è discreto) Per determinare quindi la policy ottimale bisogna...

Sessione 3 (Metodo Montecarlo)

Machine learning Reinforcement Learing (beginner)

Il Metodo Montecarlo (MC) migliora la policy iteragendo con l'ambiente e ottenendo dei ritorni (scontati da gamma) di cui viene calcolata la media. Per  la legge dei grandi numeri più osservazioni (e quindi ritorni) otteniamo più ci avviciniamo al valore ottim...

Sessione 4 (Temportal Difference)

Machine learning Reinforcement Learing (beginner)

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Uova in purgatorio

Ricette

4-5 uova salsa di pomodoro (500g) 2 cipolle 1 aglio 1 peperoncino pepe una manciata origano formaggio grana o mozzarella(opzionale) 3 cucchiai di olio extra vergine basilico In una pentola grande soffriggere le cipolle, una testa d'aglio ...

Introduzione alla probabilità

Machine learning Apprendimento per rinforzo (corso uni)

Prima di procedere con lo studio del RL facciamo una breve introsuzione al calcolo probabilitico. (in particolare la probabilità elementare su insiemi finiti) Lezione https://www.youtube.com/watch?v=o9Rc1pCYaHo&list=PLMee1hSjLKdAL16E-7EzqHXsGOgzo8iro&index=...

Sessione 1 (v2)

Machine learning Apprendimento per rinforzo (corso uni)

  Premessa In questa seconda versione del corso ho deciso di soffermarmi sui concetti che non avevo colto nella prima versione del corso stesso. Le nozioni del primo corso rimangono valide e sono da utilizzare come integrazione di questa seconda versione. ...

Passata di verdure

Ricette

verdure fresche (testato con mix di: carote, verza bianca, cavolfiore, pomodori, rapanelli) sale grosso (una o due manciate) due tazze di acqua abbondanti (si deve vedere leggermente sotto lo strato) un cucchiaio di olio parmiggiano (opzionale a piatto pronto...

Dimestificazione delle serie temporali [1]

Timeseries

Tipologia di dati in sequenza Dati in sequenza temporale (TS) significano dati che presentano uno specifico ordine o una sequenza nella quale vengono presentati, es: Lo studio che verte in particolare sulle sequenza temporali che si suddividono in 1) serie T...

Configurazione enviroment [2]

Timeseries