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.