Sommario:
Negli ultimi anni il termine "machine learning" è apparso in varie discussioni e forum, ma cosa significa esattamente? L'apprendimento automatico può essere definito come un metodo per l'analisi dei dati, basato sul riconoscimento di schemi e sull'apprendimento computazionale. Comprende diversi algoritmi come reti neurali, alberi decisionali, reti bayesiane, ecc. L'apprendimento automatico utilizza questi algoritmi per apprendere dai dati e recuperare intuizioni nascoste dai dati. Il processo di apprendimento è iterativo, quindi anche i nuovi dati vengono gestiti senza alcuna supervisione. La scienza per imparare dai dati precedenti e usarli per i dati futuri non è nuova, ma sta guadagnando più popolarità.
Che cos'è l'apprendimento automatico?
Mentre alcune persone credono che l'apprendimento automatico non sia migliore dei metodi tradizionali di programmazione informatica ancora in uso, molti considerano l'apprendimento automatico una rivoluzione nel campo dell'intelligenza artificiale (AI). Credono che usando questa tecnologia, le macchine saranno in grado di imparare cose e fare cose con la propria esperienza, piuttosto che seguire semplicemente le istruzioni umane.
Per comprendere meglio il significato dell'apprendimento automatico, possiamo confrontarlo con la programmazione di computer tradizionale. Le sezioni seguenti discuteranno di più sull'apprendimento automatico e sulla sua differenza dalla programmazione tradizionale. (Per alcuni dei pro e contro dell'apprendimento automatico, vedi Le promesse e le insidie dell'apprendimento automatico.)
