1. Qual è la differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato? R. I modelli di apprendimento supervisionato vengono utilizzati per i problemi di classificazione, mentre i modelli di apprendimento non supervisionato vengono utilizzati per i problemi di regressione. B. I modelli di apprendimento supervisionato utilizzano dati etichettati per fare previsioni, mentre i modelli di apprendimento non supervisionato utilizzano dati non etichettati. C. I modelli di apprendimento supervisionato vengono utilizzati per prevedere le sequenze di output, mentre i modelli di apprendimento non supervisionato vengono utilizzati per raggruppare i dati. D. I modelli di apprendimento supervisionato sono usati per problemi di regressione, mentre i modelli di apprendimento non supervisionato sono usati per problemi di classificazione. 2. Qual è lo scopo delle reti neurali convoluzionali? A. Riconoscere modelli nei dati immagine B. Prevedere valori futuri in una sequenza di dati C. Generare testo in linguaggio naturale D. Rilevare valori anomali nei dati 3. Come vengono addestrati i modelli di deep learning? A. Fornendo loro dati etichettati B. Fornendo loro dati non etichettati C. Fornendo loro feedback sulle loro prestazioni D. Eseguendo algoritmi sui dati
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