Cosa si intende per Apprendimento automatico
18 Febbraio 2023
L’apprendimento automatico (Machine Learning in inglese) è una branca dell’informatica e dell’intelligenza artificiale che si occupa di sviluppare algoritmi e sistemi in grado di apprendere e migliorare continuamente dall’esperienza, senza essere esplicitamente programmati.
L’apprendimento automatico si basa sull’idea che i computer possono apprendere automaticamente dai dati, senza essere guidati da regole esplicite. Ciò significa che i computer possono utilizzare i dati per identificare schemi e relazioni, e quindi utilizzare queste informazioni per prendere decisioni e compiere azioni.
Ci sono diverse categorie di apprendimento automatico, tra cui apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento rinforzato.
L’apprendimento supervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui i dati sono etichettati e utilizzati per addestrare un modello a riconoscere schemi e relazioni. Un esempio di apprendimento supervisionato è l’utilizzo di un algoritmo di classificazione per riconoscere immagini di animali.
L’apprendimento non supervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui i dati non sono etichettati e il modello deve scoprire da solo gli schemi e le relazioni. Un esempio di apprendimento non supervisionato è l’utilizzo di algoritmi di clustering per raggruppare i dati in gruppi.
L’apprendimento rinforzato è un tipo di apprendimento automatico in cui un agente interagisce con l’ambiente e riceve feedback per migliorare le sue azioni. Un esempio di apprendimento rinforzato è l’addestramento di un robot a imparare a camminare.
L’apprendimento automatico è utilizzato in molte applicazioni, tra cui il riconoscimento delle immagini, la traduzione automatica, la guida autonoma, la diagnostica medica e molte altre. Con l’aumento della disponibilità dei dati e delle capacità di calcolo, l’apprendimento automatico sta diventando sempre più importante per molte industrie e settori.
