Apprendimento automatico
Cos'è l'apprendimento automatico:
L'apprendimento automatico è un'area di informatica che significa "apprendimento automatico".
Fa parte del concetto di intelligenza artificiale, che studia i modi in cui le macchine possono svolgere compiti che sarebbero eseguiti dalle persone.
È una programmazione utilizzata nei computer, formata da regole precedentemente definite che consentono ai computer di prendere decisioni in base ai dati precedenti e ai dati utilizzati dall'utente.
Secondo i programmi, il computer ha la capacità di prendere decisioni che possono risolvere problemi o aumentare le pubblicazioni su Internet, ad esempio.
Come funziona l'apprendimento automatico?
La base dell'operazione sono gli algoritmi, che sono sequenze definite e composte da informazioni e istruzioni che saranno seguite dal computer.
Queste sequenze consentono ai computer di prendere una decisione in base alla situazione e alle informazioni che sono state inserite in essa.
È l'algoritmo che trasporta informazioni su come determinate procedure e operazioni dovrebbero essere eseguite o su come deve essere eseguita un'azione.
Esistono diversi tipi di linguaggi applicativi e di programmazione per l'utilizzo di algoritmi. Essi variano in base alle esigenze che verranno soddisfatte o allo scopo dell'algoritmo creato.
Tipi di apprendimento automatico
Esistono due tipi principali di apprendimento automatico: apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato.
Apprendimento supervisionato
Nell'apprendimento supervisionato è presente un set di dati precedente inserito nella macchina e i suggerimenti che verranno forniti all'utente dovrebbero essere simili ai dati registrati.
Fondamentalmente le informazioni vengono utilizzate per prevedere un risultato atteso dall'utente o per effettuare la classificazione degli elementi utilizzati.
Esempio: una foto viene inserita nel browser Internet, che cerca informazioni sull'origine dell'immagine o altre immagini simili.
Apprendimento senza supervisione
Nell'apprendimento non supervisionato non vi è alcun risultato specifico previsto, ovvero non è possibile prevedere i risultati di riferimenti incrociati.
In questo tipo di apprendimento i dati sono raggruppati e i risultati cambiano in base alle variabili.
Esempio: in un motore di ricerca di una libreria è possibile ottenere risultati vari. La modifica dei risultati dipende dal tipo di ricerca e dalle variabili utilizzate, come il nome del libro, il nome dell'autore o la data di pubblicazione.
Vedi anche il significato di Intelligenza Artificiale.
A cosa serve l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico può essere utilizzato per molte funzioni. Uno dei più utilizzati oggi è nei social media, ricerca su internet e marketing digitale.
Ad esempio, gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati per fornire suggerimenti a un utente di Internet. Sono utilizzati in siti di commercio virtuale, social network, giochi, piattaforme di archiviazione video e applicazioni di riproduzione musicale.
In questo caso l'algoritmo utilizza i dati delle sue sequenze e i dati della cronologia della navigazione in Internet per fornire nuovi suggerimenti all'utente. Le preferenze dell'utente durante la navigazione e la condivisione dei dati vengono utilizzate per suggerire programmi o servizi simili.
Questi sono usi più comuni, ma la conoscenza dell'apprendimento automatico può essere applicata anche a molte altre situazioni, come ad esempio:
- ricerca su internet,
- raccolta e analisi dei dati,
- tracciamento dei messaggi spam,
- organizzazione e classificazione delle informazioni,
- ricerca di frodi su Internet.
Differenza tra apprendimento automatico e apprendimento approfondito
Sia l'apprendimento automatico che l'apprendimento approfondito sono modi per utilizzare l'intelligenza artificiale. Ma c'è una differenza tra loro perché l'apprendimento profondo (che significa apprendimento profondo) ha caratteristiche più simili alla capacità di apprendimento dell'essere umano.
L'apprendimento approfondito utilizza anche la previsione dei risultati di dati stabiliti. La differenza è che accade più esattamente, più come accade nel cervello di una persona perché il computer può adattare le informazioni in modo più flessibile.
Questo perché nell'apprendimento profondo viene creata una rete neurale artificiale, che funziona come la rete di neuroni nel cervello umano.
È questa rete che fa sì che il funzionamento della macchina abbia molte somiglianze con il funzionamento del cervello ed è in grado di apprendere e interpretare le informazioni.
Vedi anche i significati di Software e Bitcoin.
