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Abstract
Come può una macchina imparare dall'esperienza? Il machine learning fornisce ai sistemi la capacità di apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza senza essere programmati esplicitamente.I dati rappresentano lo strumento fondamentale con cui tale sistema viene a contatto. Nello specifico i computer applicano tecniche di apprendimento statistico per identificare in modo automatico delle strutture nei dati con l'obiettivo di costruire modelli per effettuare predizioni sempre piu accurate.Ci collochiamo all'interno di uno dei settori tecnici in più rapida crescita al giorno d' oggi, che si trova all'incrocio tra informatica e statistica e al centro dell'intelligenza artificiale e della scienza dei dati.
E' interessante utilizzare tale strumento nell’analisi del campo criminologico attraverso l'accesso ai dati di questa realtà col fine di far previsioni , di comprendere la realtà aprendo a possibilità di prevenzione e restrizione del fenomeno.
Abstract
Come può una macchina imparare dall'esperienza? Il machine learning fornisce ai sistemi la capacità di apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza senza essere programmati esplicitamente.I dati rappresentano lo strumento fondamentale con cui tale sistema viene a contatto. Nello specifico i computer applicano tecniche di apprendimento statistico per identificare in modo automatico delle strutture nei dati con l'obiettivo di costruire modelli per effettuare predizioni sempre piu accurate.Ci collochiamo all'interno di uno dei settori tecnici in più rapida crescita al giorno d' oggi, che si trova all'incrocio tra informatica e statistica e al centro dell'intelligenza artificiale e della scienza dei dati.
E' interessante utilizzare tale strumento nell’analisi del campo criminologico attraverso l'accesso ai dati di questa realtà col fine di far previsioni , di comprendere la realtà aprendo a possibilità di prevenzione e restrizione del fenomeno.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Nushi, Geralda
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Machine learning,statistica,criminologia,regressione,previsione,dati,analisi
Data di discussione della Tesi
15 Dicembre 2020
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Nushi, Geralda
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Machine learning,statistica,criminologia,regressione,previsione,dati,analisi
Data di discussione della Tesi
15 Dicembre 2020
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