Descrizione del progetto

La statistica inferenziale si occupa di estrapolare conclusioni o fare previsioni su una popolazione o un insieme ampio di dati.

Viene utilizzata in molti campi, come la ricerca scientifica, la medicina, l’economia, la psicologia  e in tutti i settori in cui si gestiscono informazioni, per prendere decisioni e fare previsioni su dati limitati ma rappresentativi.

La statistica inferenziale svolge un ruolo fondamentale nell’Intelligenza Artificiale, aiutando a guidare l’addestramento dei modelli, valutare le loro prestazioni e migliorare la comprensione del funzionamento dell’IA.

La probabilità è un concetto fondamentale dell’intelligenza artificiale, viene utilizzata per modellare l’incertezza e la variabilità nei dati e nelle decisioni. Alcuni utilizzi comuni sono:

– l’apprendimento automatico

– il filtraggio collaborativo

– riconoscimento di pattern

– processi decisionali Markoviani

I sistemi dinamici sono un concetto chiave in matematica, fisica, ingegneria e molte altre discipline scientifiche. Rappresentano una classe di sistemi in cui le grandezze cambiano nel tempo in base a regole o leggi specifiche.

Sono utilizzati per sviluppare algoritmi e modelli che consentono alle macchine di gestire informazioni sequenziali e di adattarsi in modo intelligente alle variazioni nel tempo.

L’algebra lineare è un ramo della matematica che si occupa dello studio degli spazi vettoriali, delle trasformazioni lineari e delle equazioni lineari, è una parte fondamentale della matematica e  della fisica applicata, ma ha ampi utilizzi anche in ingegneria, informatica, economia e in altri settori scientifici e tecnologici.

La statistica inferenziale, la probabilità, i sistemi dinamici e l'algebra lineare sono argomenti importanti per la comprensione delle potenzialità della matematica e le  sue applicazioni in svariati campi professionali.