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Winnow — Wikipedia

Source: Wikipedia
Original: https://it.wikipedia.org/wiki/Winnow
License (as archived): CC-BY-SA-4.0
Archived: 2026-10-06T00:48:51.671Z
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Winnow — Wikipedia — Wikipedia, https://it.wikipedia.org/wiki/Winnow (CC-BY-SA-4.0); archived copy: https://metraipolis.com/documento/dc_ff97e07fc92c (Metraipolis archive dc_ff97e07fc92c, sha256 f672085115553013166e87e34ab095b0af6cae7725aa35bfb972902ca38abe65)

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Winnow è una famiglia di metodi di apprendimento automatico utile a definire un classificatore lineare a partire da esempi etichettati. I metodi si basano su un algoritmo molto simile al percettrone, con la differenza che questo adotta uno schema di aggiornamento dei pesi additivo, mentre in Winnow si utilizza uno schema moltiplicativo che consente di funzionare molto meglio di altri con problemi con un gran numero di caratteristiche (feature) non rilevanti (da cui il nome, ="setaccio"). L'algoritmo di base è semplice e si adatta bene a dati ad alta dimensionalità. Durante l'addestramento, gli viene fornita una sequenza di esempi positivi e negativi. Da questa il metodo apprende un iperpiano di decisione che può poi essere utilizzato per etichettare nuovi esempi come positivi o negativi. Tali metodi possono essere utilizzato anche in contesti di apprendimento online, nei quali la fase di apprendimento e quella di classificazione non sono nettamente separate.

Tema degli esploratori: agenti e intelligenza artificiale (deposito sistematico; ricerca «apprendimento per rinforzo»).
Fonte: Wikipedia in italiano, voce «Winnow» — https://it.wikipedia.org/wiki/Winnow
Wikidata Q8025857 (dati Wikidata in CC0 1.0) — https://www.wikidata.org/wiki/Q8025857
Autori: i contributori di Wikipedia (cronologia: https://it.wikipedia.org/wiki/Winnow?action=history).
Licenza: Creative Commons Attribuzione-Condividi allo stesso modo 4.0 (CC BY-SA 4.0) — https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/. Il riuso richiede attribuzione e stessa licenza.
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