Processi stocastici nel machine learning

catene di Markov, modelli di Markov nascosti e altro

I processi stocastici possono decidere il successo o il fallimento di un modello. Questo breve episodio spiega come descrivono variabili casuali nel tempo e perché sono fondamentali per le previsioni in contesti incerti, dalla finanza al meteo.

▶ Processi stocastici nel machine learning: catene di Markov, modelli di Markov nascosti e altro (Doppiaggio IA)

Cosa scoprirai:

1. Catene di Markov e modelli di Markov nascosti, che nel riconoscimento vocale possono superare il 90% di accuratezza
2. Apprendimento per rinforzo con l’esempio di un robot che impara a uscire da un labirinto
3. Reti bayesiane per rappresentare l’incertezza, ad esempio nella diagnosi medica
4. Modelli stocastici nell’elaborazione del linguaggio: testo predittivo, traduzione e chatbot
5. Come una modellazione stocastica robusta può migliorare sensibilmente le prestazioni

Questo episodio è una versione italiana doppiata con l’IA del video animato di M365 Show del Microsoft MVP Mirko Peters.