{"id":4678,"date":"2026-08-13T14:50:19","date_gmt":"2026-08-13T12:50:19","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=guide-dutilisateur&#038;p=4678"},"modified":"2026-08-13T14:50:19","modified_gmt":"2026-08-13T12:50:19","slug":"menu-3","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/ellistat.com\/it\/guide-dutilisateur\/menu-3\/","title":{"rendered":"Menu"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><td><strong>Entrata<\/strong><\/td><td><strong>A cosa serve<\/strong><\/td><td><strong>Punto di partenza<\/strong><\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Apprendimento automatico<\/strong><\/td><td>Adattare un modello predittivo di Y (quantitativo o qualitativo) in funzione di pi\u00f9 variabili X.<\/td><td>Una tabella di dati gi\u00e0 esistente.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Ottimizzazione<\/strong><\/td><td>Trovare l'impostazione pi\u00f9 adatta&nbsp;<strong>diversi<\/strong>&nbsp;risposte contemporaneamente, sulla base dei modelli stimati.<\/td><td>Uno o pi\u00f9 modelli.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Ottimizzazione bayesiana<\/strong><\/td><td>Raggiungere il risultato ottimale con il minor numero possibile di prove: il modulo propone le prove iniziali e quelle successive man mano che si procede.<\/td><td>Niente \u2014 i fattori e i loro limiti.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Ottimizzazione della miscelazione<\/strong><\/td><td>Lo stesso principio vale per una formulazione i cui componenti sommati danno 100 %.<\/td><td>Niente: i componenti e i loro terminali.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\ud83d\udca1 Le prime due voci funzionano\u00a0<strong>sulla base dei dati raccolti<\/strong>, le ultime due\u00a0<strong>gestiscono l'acquisizione<\/strong>. Un consiglio utile: se potete ancora decidere quali prove eseguire, i moduli di ottimizzazione sequenziale vi faranno risparmiare tempo; se le prove sono gi\u00e0 state effettuate, si tratta di Machine Learning. \u00c8 possibile introdurre prove gi\u00e0 effettuate nell\u2019ottimizzazione bayesiana, ma a condizione che tali prove coprano adeguatamente il dominio. Allo stesso modo, \u00e8 possibile partire da miscele esistenti, a condizione che queste rispettino la condizione \u00abSomma delle proporzioni = 1\u00bb.\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u26a0\ufe0f Le quattro voci richiedono un\u00a0<strong>progetto<\/strong>\u00a0selezionato. Machine Learning e Ottimizzazione leggono inoltre un\u00a0<strong>tabella<\/strong>\u00a0; i due moduli di ottimizzazione sequenziale sono autonomi e conservano i propri dati all'interno dello studio stesso.<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":10,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"menu-guide-dutilisateur":[32],"class_list":["post-4678","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-8-ml-machine-learning"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Menu - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 acquises ou essais encore \u00e0 d\u00e9cider : d\u00e9couvrez les 4 entr\u00e9es du menu Machine Learning et choisissez le module adapt\u00e9 \u00e0 votre situation.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ellistat.com\/it\/guida-per-lutente\/menu-3\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Menu - 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