Lezione 18 di 21 · Parte V, Deep learning e oltre
La casualità come risorsa: Random Forest, strati nascosti a pesi casuali mai addestrati, readout lineare in un passo, il teorema di Cover; pro e contro delle feature casuali.
4 figure da manipolare.
Deep learning · Apprendimento non supervisionato — K-means e SOM · Tutte le lezioni
Appunti di Fabio Piscitelli — Machine Learning (654AA), prof. Alessio Micheli, Università di Pisa, a.a. 2026/27.