b"\n_START_ARTICLE_\nT-distributed stochastic neighbor embedding\n_START_PARAGRAPH_\nt-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) \xc3\xa8 un algoritmo di riduzione della dimensionalit\xc3\xa0 sviluppato da Geoffrey Hinton e Laurens van der Maaten, ampiamente utilizzato come strumento di apprendimento automatico in molti ambiti di ricerca. \xc3\x88 una tecnica di riduzione della dimensionalit\xc3\xa0 non lineare che si presta particolarmente all'embedding di dataset ad alta dimensionalit\xc3\xa0 in uno spazio a due o tre dimensioni, nel quale possono essere visualizzati tramite un grafico di dispersione. L'algoritmo modella i punti in modo che oggetti vicini nello spazio originale risultino vicini nello spazio a dimensionalit\xc3\xa0 ridotta, e oggetti lontani risultino lontani, cercando di preservare la struttura locale._NEWLINE_L'algoritmo si articola in due fasi principali. Nella prima fase viene costruita una distribuzione di probabilit\xc3\xa0 che ad ogni coppia di punti nello spazio originale ad alta dimensionalit\xc3\xa0 associa un valore di probabilit\xc3\xa0 elevato se i due punti sono simili, basso se sono dissimili. Quindi viene definita una seconda distribuzione di probabilit\xc3\xa0 analoga, nello spazio a dimensione ridotta. L'algoritmo quindi minimizza la divergenza di Kullback-Leibler delle le due distribuzioni tramite discesa del gradiente, riorganizzando i punti nello spazio a dimensione ridotta."