Programma

Si risolve uno dei problemi classici in machine learning impiegando il minor numero di elementi possibili per mostrare la maccanica di base di un algoritmo di questa categoria. Vengono poi introdotti elementi per spiegare in modo tangibile il “curse of dimensionality”. Nella seconda parte del talk, viene mostrato come si puo?, utilizzando i semplici elementi presentati all’inizio e ricombinarli in vari modi, ottenere varie architetture di neural network, con performance migliori e capaci di gestire vari tipi di dati, tutto questo senza modificare sostanzialmente l’algoritmo di base mostrato all’inizio.