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- Supervised Learning: Nell'apprendimento supervisionato, l'algoritmo viene addestrato su un dataset etichettato, cioè i dati di input sono accompagnati dall'output corretto. L'algoritmo impara a mappare l'input all'output e, una volta addestrato, può fare previsioni su dati nuovi e non visti.
- Unsupervised Learning: L'apprendimento non supervisionato prevede l'addestramento dell'algoritmo su un dataset non etichettato, dove l'algoritmo deve trovare schemi e strutture nei dati senza guida esplicita. I compiti comuni in questo tipo di apprendimento includono il clustering, in cui punti dati simili vengono raggruppati, e la riduzione della dimensionalità, in cui il numero di caratteristiche nel dataset viene ridotto mantenendo le informazioni importanti.
- Semi-supervised Learning: L'apprendimento semi-supervisionato combina elementi di entrambi, supervisionato e non supervisionato. Prevede l'addestramento su un dataset che contiene sia dati etichettati che non etichettati, sfruttando i dati non etichettati per migliorare il processo di apprendimento.
- Reinforcement Learning: L'apprendimento per rinforzo è un tipo di apprendimento in cui un agente impara a prendere decisioni interagendo con un ambiente.
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