IT
English
Deutsch
Español
Français
Português
Nederlands
Polski
Bahasa Indonesia
Русский
Українська
العربية
עברית
日本語
한국어M365.FM · Italiano
Macchine di Boltzmann ristrette spiegate
come le RBM imparano le rappresentazioni dei dati
Microsoft 365 CopilotRestricted Boltzmann MachineRBMapprendimento automaticoreti neuraliapprendimento non supervisionatodivergenza contrastivariduzione della dimensionalità
Le macchine di Boltzmann ristrette (RBM) sono reti neurali che, con soli due strati, imparano rappresentazioni dei dati sorprendentemente potenti. Questo breve episodio mostra come scoprono schemi senza etichette e dove vengono usate nella pratica.
Segui il podcastNuovi episodi su Microsoft 365, Copilot e altro, gratis nella tua app di podcast.Spotify
▶ Macchine di Boltzmann ristrette spiegate: come le RBM imparano le rappresentazioni dei dati (Doppiaggio IA)
Cosa scoprirai:
- La struttura di una RBM: strato visibile per i dati in ingresso e strato nascosto per le caratteristiche apprese
- Perché le RBM usano unità binarie e metodi stocastici
- Divergenza contrastiva: addestrare confrontando dati in ingresso e dati generati
- Riduzione della dimensionalità: comprimere dati ad alta dimensione senza perdere informazioni importanti
- Esempi pratici: filtraggio collaborativo per i consigli e riconoscimento di immagini e voce
Questo episodio è una versione italiana doppiata con l’IA del video animato di M365 Show del Microsoft MVP Mirko Peters.