L’apprendimento automatico (machine learning) è un ramo dell’intelligenza artificiale (AI) che consente ai computer di apprendere senza essere esplicitamente programmati. I sistemi di apprendimento automatico sono in grado di identificare modelli nei dati e utilizzarli per prendere decisioni o fare previsioni.
Esistono diversi tipi di apprendimento automatico, tra cui:
- Apprendimento supervisionato: i sistemi di apprendimento supervisionato vengono addestrati su un set di dati che include esempi di input e output desiderati. Il sistema apprende a associare i dati di input agli output desiderati.
- Apprendimento non supervisionato: i sistemi di apprendimento non supervisionato vengono addestrati su un set di dati che non include esempi di input e output desiderati. Il sistema apprende a identificare pattern nei dati e a raggrupparli in base a tali pattern.
- Apprendimento rinforzato: i sistemi di apprendimento rinforzato vengono addestrati su un set di dati che include esempi di azioni e risultati. Il sistema apprende a prendere decisioni che massimizzano il risultato desiderato.
L’apprendimento automatico viene utilizzato in una vasta gamma di applicazioni, tra cui:
- Rilevamento delle frodi
- Classificazione delle immagini
- Traduzione automatica
- Ricerca di informazioni
- Guida autonoma
- Medicina predittiva
- Finanza
- Marketing
L’apprendimento automatico è un campo in rapido sviluppo e sta diventando sempre più importante in molte aree della nostra vita.