Le features rappresentano la ’semantica’ per descrivere i dati.
I processi di individuazione delle classi operano su parametri estratti dai dati piuttosto che sui dati stessi.
Le istanze vengono mappate in uno spazio n-dimensionale ed assegnate ad un cluster piuttosto che ad un altro a seconda della distanza euclidea da centroidi posizionati in fase di addestramento.
Overfitting: eccessivo adattamento del sistema al training set che causa perdita di capacità di generalizzazione.
POS Tagging = Associazione di una etichetta di tipo ‘parte del discorso’ ad ogni item lessicale di un testo
This correlation was also confirmed by detection of early carcinoma in patients with “preventive” extirpation of the esophagus due to a high-grade dysplasia.
This …. DD
correlation …. NN
was …. VBD
also …. RR
… …. …
high-grade …. NN
… …. …
In WEKA: 49 filtri per il preprocessing dei dati; 76 algoritmi di classificazione / regressione; 8 algoritmi di clustering; 15 valutatori di attributi / subsets + 10 algoritmi di ricerca per la feature selection; 3 algoritmi per la ricerca di regole di associazione; 3 interfacce grafiche.
Alcuni versioni specializzate di WEKA sono:
Alcuni software basati su WEKA o dotati di interfacce per dialogare con WEKA sono:
E’ possibile consultare il sito WEKA per maggiori informazioni.
1. Introduzione al corso. Le tecnologie vocali: stato dell'arte e la situazione in Italia
2. Cenni di fonetica articolatoria
3. Digital signal processing applicazioni al segnale vocale – parte prima
4. Digital signal processing applicazioni al segnale vocale – parte seconda
5. Digital signal processing applicazioni al segnale vocale – parte terza
6. Analisi spettrografica del segnale vocale
8. Sintesi vocale da testo - parte prima
9. Sintesi vocale da testo - parte seconda
10. Sintesi vocale da testo - parte terza
11. Riconoscimento del parlato - parte prima
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