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.Cosa scoprirai:Catene di Markov e modelli di Markov nascosti, che nel riconoscimento vocale possono superare il 90% di accuratezzaApprendimento per rinforzo con l’esempio di un robot che impara a uscire da un labirintoReti bayesiane per rappresentare l’incertezza, ad esempio nella diagnosi medicaModelli stocastici nell’elaborazione del linguaggio: testo predittivo, traduzione e chatbotCome una modellazione stocastica robusta può migliorare sensibilmente le prestazioniPer chi lavora a progetti di machine learning e vuole modelli più affidabili.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/izOXu56dzm0🎧 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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