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.Cosa scoprirai:La struttura di una RBM: strato visibile per i dati in ingresso e strato nascosto per le caratteristiche appresePerché le RBM usano unità binarie e metodi stocasticiDivergenza contrastiva: addestrare confrontando dati in ingresso e dati generatiRiduzione della dimensionalità: comprimere dati ad alta dimensione senza perdere informazioni importantiEsempi pratici: filtraggio collaborativo per i consigli e riconoscimento di immagini e vocePer appassionati di tecnologia e principianti che vogliono capire come funziona l’apprendimento automatico non supervisionato.Questo episodio è una versione italiana doppiata con l’IA del video animato di M365 Show del Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Guarda il video: https://youtu.be/LMuPjI9sON0🎧 Altri episodi: https://www.m365.fm🎤 M365Con – conferenza Microsoft online gratuita: https://m365con.net💼 Mirko Peters su LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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