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Matematica per machine learning
Il machine learning combina algebra lineare, probabilita, statistica e ottimizzazione per imparare pattern dai dati.
Interattivo
Prova subito
Modifica i dati e controlla risultato e passaggi senza aspettare il server.
- Uso la funzione semplice loss = x^2.
- Gradiente in x = 4: 2x = 8.
- Aggiorno x togliendo learning rate x gradiente: 2,8.
Teoria
- Matematica per machine learning
- Matematica Blocco Serve per Esempio Vettori e matrici Rappresentare dati e pesi.
- Loss Misurare l'errore del modello.
- Errore quadratico medio.
- Gradiente Capire come cambiare i pesi.
- Probabilita Gestire incertezza e classificazione.
- Una loss alta indica che il modello sta sbagliando molto sui dati osservati.
- Il learning rate controlla quanto grande e ogni passo di aggiornamento.
Esempi
- Matematica Blocco Serve per Esempio Vettori e matrici Rappresentare dati e pesi.
- Il learning rate controlla quanto grande e ogni passo di aggiornamento.