Reti Neurali - Funzione di Costo | Teoria di Deep Learning | Deep Learning Tutorial Italiano
In questo video vado a spiegare in dettaglio la Loss Function / Funzione di Perdita e la Cost Function / Funzione di Costo. Queste due funzioni sono utili per definire la performance di un modello di Rete Neurale ed inoltre sono utili per il training. ►►LinkedIn. Contatto: / simone-iovane-ab2555106 Italiano: https://amzn.to/3sb2BsJ ___________________________________________ Il Deep Learning (Apprendimento Profondo) è quel campo di ricerca del Machine Learning (Apprendimento Automatico) e dell'intelligenza artificiale che fa riferimento agli algoritmi ispirati alla funzione dei componenti del cervello chiamate reti neurali. Le architetture di Deep Learning, note anche come reti neurali artificiali, trovano applicazione nella computer vision, nell’ elaborazione del linguaggio naturale, nel riconoscimento audio e nei sistemi di raccomandazione. Il Deep Learning sfrutta diversi strati di neuroni artificiali, ovvero modelli di calcolo matematici e informatici in grado di riprodurre, in modo matematico, il funzionamento dei neuroni umani. ___________________________________________ #TutorialRetiNeurali #DeepLearningIta #MachineLearningIta #RetiNeurali #ReteNeurale #IntelligenzaArtificiale #ApprendimentoProfondo #FunzioneCosto #FunzioneLoss #CostFunctionIta #LossFunctionIta

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Reinforcement Learning 01: An introduction to Q-Learning [English sub]

DEEP LEARNING E RETI NEURALI: LA STRUTTURA E LA MATEMATICA DEL NEURONE ARTIFICIALE

