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Come funziona l'apprendimento automatico?
Il machine learning, l'apprendimento automatico, nasce dalla teoria che i computer possono imparare ad eseguire compiti specifici senza essere programmati per farlo, grazie al riconoscimento di schemi tra i dati. Il machine learning utilizza algoritmi che imparano dai dati in modo iterativo.
Perché si dice Deep Learning?
La traduzione letterale è apprendimento profondo ma il Deep Learning, sotto categoria del Machine Learning e del più ampio mondo dell'Intelligenza Artificiale, sottende a qualcosa di molto più ampio del “semplice” apprendimento su più livelli delle macchine.
Di conseguenza, quali sono le applicazioni comuni del deep learning in artificial intelligence? Dalla computer vision per le auto senza conducente, fino ai droni e robot impiegati per la consegna di pacchi o anche per l'assistenza in casi di emergenza (per esempio per la consegna di cibo o sangue per trasfusioni in zone terremotate, alluvionate o in zone che devono affrontare crisi epidemiologiche, ecc.);
Cosa posso fare con deep learning?
Esempi e applicazioni di Deep Learning
- Classificazione di immagini (v. approfondimento sulla Computer Vision);
- Riconoscimento ed elaborazione del linguaggio (v. approfondimento sul Natural Language Processing);
- Guida autonoma (es.
- Media e intrattenimento (es.
- Sicurezza (es.
- Diagnosi medica (es.
Esistono tre varietà di machine learning: apprendimento con supervisione, apprendimento senza supervisione e reinforcement learning.
Rispetto a questo, come funzionano gli algoritmi di machine learning?
Il machine learning non nasce con una conoscenza incorporata, ma la acquisisce nel corso del tempo incamerando documenti, dati ed informazioni. Fondamentalmente la macchina viene impostata da persone fisiche, dopodiché l'algoritmo inizia ad apprendere automaticamente secondo le impostazioni prefissate.
Allora, cos'è un sistema di machine learning? Il Machine Learning (ML) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) che si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano. Intelligenza artificiale è un termine generico e si riferisce a sistemi o macchine che imitano l'intelligenza umana.
Tenendo conto di questo, quali sono gli algoritmi di machine learning?
Gli algoritmi di machine learning usano metodologie matematico-computazionali per apprendere informazioni direttamente dai dati, senza modelli matematici ed equazioni predeterminate.
Quando è nato il deep learning? Il termine deep learning è relativamente recente poiché è stato menzionato per la prima volta intorno al 2000; l'utilizzo di reti neurali artificiali per consentire ai computer di prendere decisioni intelligenti risale invece a molti decenni precedenti. La ricerca di base in questo campo risale agli anni '40.
Riguardo a questo, qual è la differenza tra deep learning e machine learning?
Il Machine learning utilizza algoritmi tradizionali per analizzare i dati, apprende da essi e in base a questo apprendimento prende delle decisioni. Il Deep learning struttura gli algoritmi in modo da generare una rete neurale artificiale. La rete neurale apprende dai dati e prende decisioni in autonomia.
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