La presente nota tecnica rappresenta l'output del work package 3102 dal titolo "Identificazione delle metodologie per la validazione di algoritmi di Machine Learning". L'obiettivo chiave è quello di identificare delle metodologie adatte alle reti neurali già studiate e proposte nel corso del progetto RTOD in modo da studiarne l'affidabilità e abilitarne il loro impiego anche in scenari operativi.

DEL-27: Nota tecnica sulle metodologie per la validazione di algoritmi di Machine Learning

D Moroni;O Papini;MA Pascali;G Pieri;M Reggiannini
2022

Abstract

La presente nota tecnica rappresenta l'output del work package 3102 dal titolo "Identificazione delle metodologie per la validazione di algoritmi di Machine Learning". L'obiettivo chiave è quello di identificare delle metodologie adatte alle reti neurali già studiate e proposte nel corso del progetto RTOD in modo da studiarne l'affidabilità e abilitarne il loro impiego anche in scenari operativi.
2022
Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione "Alessandro Faedo" - ISTI
Rapporto intermedio di progetto
Algoritmi
Machine Learning
Convolutional networks
Validazione
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
prod_472871-doc_192621.pdf

solo utenti autorizzati

Descrizione: Project Report ISTI_RTOD-TN-ML-027-ISTI-V1.0
Dimensione 1.59 MB
Formato Adobe PDF
1.59 MB Adobe PDF   Visualizza/Apri   Richiedi una copia

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14243/419414
Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus ND
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? ND
social impact