Cosa sono i Modelli di Apprendimento Automatico?
I modelli di apprendimento automatico (machine learning models) sono essenzialmente programmi informatici che "imparano" da dati preesistenti per fare previsioni o prendere decisioni senza essere esplicitamente programmati per farlo.
L'idea di base dell'apprendimento automatico è di utilizzare algoritmi per analizzare dati, imparare dai dati e poi fare una determinazione o previsione su qualcosa nel mondo. Più dati l'algoritmo può analizzare, più accurato diventa nel compito per cui è stato progettato.
Ci sono diversi tipi di apprendimento automatico, tra cui:
- Apprendimento supervisionato: questo è il tipo più comune. In questo caso, gli algoritmi "imparano" da un set di dati etichettati, cioè dati in cui la risposta corretta è già conosciuta. L'obiettivo è di produrre un modello che possa fare previsioni accurate quando si presentano nuovi dati.
- Apprendimento non supervisionato: qui, gli algoritmi sono dati un set di dati non etichettati e devono trovare la struttura all'interno dei dati. Questo potrebbe significare trovare gruppi di dati simili, o trovare modelli nei dati.
- Apprendimento per rinforzo: in questo tipo di apprendimento automatico, l'algoritmo apprende attraverso il tentativo ed errore. Viene "ricompensato" o "punito" per le decisioni che prende, e l'obiettivo è di massimizzare la ricompensa.
Questi modelli di apprendimento automatico sono alla base di molte tecnologie moderne, dall'autocompletamento del testo nel tuo smartphone, ai sistemi di raccomandazione di Netflix e Amazon, fino alle auto a guida autonoma.