Il machine learning è una sottosezione dell’intelligenza artificiale (AI) che consente alle macchine di apprendere e migliorare automaticamente dall’analisi dei dati, senza essere esplicitamente programmate. Il machine learning si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli computazionali in grado di riconoscere e generalizzare schemi presenti nei dati, in modo da poter effettuare previsioni o prendere decisioni.
Ci sono tre principali categorie di machine learning:
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Apprendimento supervisionato: in questo tipo di apprendimento, l’algoritmo è fornito con un insieme di dati di allenamento etichettati, cioè dati con le risposte già note. L’algoritmo utilizza questi dati per “imparare” la relazione tra le caratteristiche dei dati e le etichette, e quindi può essere utilizzato per prevedere le etichette per nuovi dati.
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Apprendimento non supervisionato: questo tipo di apprendimento non è fornito di alcuna etichetta o risposta per i dati di allenamento. Invece, l’algoritmo cerca di identificare modelli e relazioni nei dati.
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Apprendimento semi-supervisionato: questo tipo di apprendimento utilizza una combinazione di dati etichettati e non etichettati, in cui alcuni dati di allenamento sono forniti con etichette mentre altri no.
In generale, il processo di apprendimento automatizzato utilizza un algoritmo di apprendimento, un insieme di dati di allenamento, e una funzione di valutazione per migliorare le prestazioni dell’algoritmo.
L’algoritmo utilizza i dati di allenamento per “imparare” e la funzione di valutazione per determinare se le prestazioni dell’algoritmo sono migliorate. In base al risultato della valutazione, l’algoritmo può essere modificato per migliorare le sue prestazioni.
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