Cosa si intende con il termine machine learning?
Il machine learning, o apprendimento automatico, è un sottocampo dell’intelligenza artificiale (IA) che si concentra sulla costruzione di sistemi in grado di apprendere dai dati. Invece di essere esplicitamente programmati, questi sistemi “imparano” da esempi e esperienze. Nel contesto più ampio, il machine learning è l’atto di utilizzare algoritmi per analizzare dati, imparare dai risultati e poi fare una determinazione o predizione su qualcosa nel mondo.
Quali sono le tre tipologie di machine learning?
Il machine learning può essere suddiviso in tre categorie principali:
- Apprendimento supervisionato: Questo metodo utilizza un set di dati di esempio dove l’output desiderato è noto. L’obiettivo è di apprendere una regola generale che mappa le input alle output corrette.
- Apprendimento non supervisionato: Questo metodo utilizza un set di dati dove non ci sono output conosciuti, e l’obiettivo è di trovare struttura nei dati, come raggruppare o organizzare i dati in modo che le informazioni simili siano insieme.
- Apprendimento per rinforzo: Questo metodo è centrato sull’agente che apprende il suo comportamento basato sulla retroazione (premi o punizioni) dall’ambiente per raggiungere un obiettivo.
Qual è la differenza tra intelligenza artificiale e machine learning?
L’intelligenza artificiale (IA) è un termine molto ampio che si riferisce alla simulazione dell’intelligenza umana in macchine che sono programmate per pensare come un essere umano. Il machine learning, d’altra parte, è un approccio specifico all’IA che coinvolge l’addestramento di una macchina su come fare le cose piuttosto che programmarla con regole specifiche. In sostanza, tutti i sistemi di machine learning sono IA, ma non tutte le IA utilizzano il machine learning.
Chi si occupa di machine learning?
Professionisti di vari settori si occupano di machine learning. Questi includono data scientist, ingegneri del machine learning, ricercatori di IA e statistici. Anche le industrie che non sono tradizionalmente associate alla tecnologia, come la sanità e l’agricoltura, stanno iniziando a utilizzare il machine learning per migliorare le loro operazioni.
Qual è la differenza tra deep learning e machine learning?
Il deep learning è una sottocategoria del machine learning. Mentre il machine learning si basa sull’idea che dovremmo poter dare alle macchine l’accesso ai dati e lasciarle apprendere per sé, il deep learning va un passo avanti sfruttando le reti neurali con tre o più strati. Queste reti neurali tentano di simulare la funzione del cervello umano—per imparare e fare scelte in modo più naturale.
Chi ha inventato il machine learning?
Non esiste un singolo “inventore” del machine learning. Tuttavia, Arthur Samuel è spesso accreditato come uno dei pionieri. Lavorando presso IBM nel 1952, Samuel coniò il termine “Machine Learning” e sviluppò un programma per computer per giocare a dama che potrebbe migliorare le sue prestazioni con l’esperienza1.
Cosa studiare per machine learning?
Per diventare esperti di machine learning, gli studenti dovrebbero studiare una combinazione di matematica (in particolare statistica e algebra lineare), programmazione (Python è spesso il linguaggio di scelta), e naturalmente, corsi specifici di machine learning. Altri corsi utili potrebbero includere intelligenza artificiale, data mining, e apprendimento profondo. È inoltre importante avere una buona comprensione del processo di scienza dei dati, tra cui la pulizia e l’analisi dei dati.
Dove studiare machine learning?
Ci sono molte opzioni per studiare machine learning, sia attraverso percorsi di formazione tradizionali che online. Università di tutto il mondo offrono corsi di laurea e post-laurea in intelligenza artificiale e machine learning. Inoltre, ci sono molti corsi online offerti da piattaforme come Coursera, edX, e Udemy che coprono una vasta gamma di argomenti nel machine learning. Questi corsi online offrono la flessibilità di apprendere a proprio ritmo.
Quali sono le applicazioni del machine learning?
Il machine learning ha una vasta gamma di applicazioni. Viene utilizzato nei motori di ricerca, nella pubblicità online, nelle raccomandazioni di prodotti (come quelle di Amazon o Netflix), nell’assistenza sanitaria per la previsione delle malattie, nella finanza per il trading algoritmico, nella produzione per la manutenzione predittiva, e molto altro. La lista continua a crescere man mano che le nuove tecnologie e i nuovi dati diventano disponibili.
Cosa fa il machine learning Engineer?
Un ingegnere del machine learning progetta e implementa sistemi di machine learning. Questo ruolo può includere la creazione di algoritmi di machine learning, l’uso di strumenti statistici per identificare trend nei dati, la pulizia e l’analisi dei dati, la programmazione di software per automatizzare processi di raccolta e analisi dei dati, e la valutazione e l’ottimizzazione del rendimento degli algoritmi. Inoltre, un ingegnere del machine learning potrebbe lavorare a stretto contatto con i data scientist e altri professionisti tecnici per implementare modelli in produzione e garantire che funzionino come previsto.
In conclusione, il machine learning è un campo emozionante e in continua evoluzione che offre molte opportunità per coloro che sono disposti a imparare e adattarsi. Che tu stia pensando di fare carriera nel machine learning o semplicemente vuoi capire come funziona, speriamo che questa guida ti abbia fornito una solida introduzione al tema.