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Apprendimento Automatico (Machine Learning)
L'apprendimento automatico (Machine Learning, ML) è un sottocampo dell'intelligenza artificiale (AI) che si concentra sullo sviluppo di sistemi che possono apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati. In altre parole, i sistemi ML possono migliorare le loro prestazioni in un compito specifico man mano che vengono esposti a più dati.
Tipi di Apprendimento Automatico:
- Apprendimento Supervised: In questo tipo di apprendimento, l'algoritmo viene addestrato su un set di dati etichettato, il che significa che ogni dato è associato a una "risposta corretta". L'obiettivo è imparare una funzione che mappi gli input agli output. Esempi includono:
- Apprendimento Non Supervised: In questo caso, l'algoritmo viene addestrato su dati non etichettati. L'obiettivo è scoprire modelli nascosti, strutture o relazioni all'interno dei dati. Esempi includono:
- Apprendimento per Rinforzo: In questo tipo di apprendimento, un agente impara a prendere decisioni in un ambiente per massimizzare una ricompensa cumulativa. L'agente impara attraverso tentativi ed errori, ricevendo feedback sotto forma di ricompense o penalità.
Algoritmi Comuni di Apprendimento Automatico:
Considerazioni Importanti:
- Overfitting: Un modello si adatta troppo ai dati di addestramento, perdendo la capacità di generalizzare a nuovi dati.
- Underfitting: Un modello non è abbastanza complesso per catturare la struttura sottostante dei dati.
- Selezione delle Caratteristiche: Scegliere le caratteristiche più rilevanti per migliorare le prestazioni del modello.
- Valutazione del Modello: Misurare le prestazioni del modello su dati non visti (dati di test).
Applicazioni:
L'apprendimento automatico è ampiamente utilizzato in una varietà di settori, tra cui:
- Medicina
- Finanza
- Marketing
- Trasporti
- Intrattenimento
L'ML continua ad evolversi rapidamente, con nuove tecniche e applicazioni che emergono costantemente.
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