Che cos è l apprendimento automatico?

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Apprendimento supervisionato

L’apprendimento automatico (ML) è il sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI) che si concentra sullo sviluppo di sistemi che imparano, o migliorano le prestazioni, in base ai dati che consumano. L’intelligenza artificiale è un termine ampio che si riferisce a sistemi o macchine che imitano l’intelligenza umana. L’apprendimento automatico e l’IA sono spesso nominati insieme e i termini sono talvolta utilizzati in modo intercambiabile, ma non hanno lo stesso significato. Un punto importante da notare è che mentre tutto l’apprendimento automatico è IA, non tutta l’IA è apprendimento automatico.

Oggi l’apprendimento automatico è ovunque. Quando interagiamo con le banche, facciamo acquisti online o utilizziamo i social media, gli algoritmi di apprendimento automatico entrano in gioco per rendere la nostra esperienza efficiente, fluida e sicura. L’apprendimento automatico e la relativa tecnologia si stanno sviluppando rapidamente e stiamo appena iniziando a conoscere la superficie delle sue capacità.

Cosa significa apprendimento automatico?

L’apprendimento automatico (ML) è il sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI) che si concentra sullo sviluppo di sistemi che imparano, o migliorano le prestazioni, in base ai dati che consumano. L’intelligenza artificiale è un termine ampio che si riferisce a sistemi o macchine che imitano l’intelligenza umana.

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A cosa serve l’apprendimento automatico?

L’apprendimento automatico produce intuizioni guidate dai dati e decisioni complesse che possono essere implementate da grandi insiemi di dati in modo molto più rapido e affidabile rispetto all’analisi umana, alla business intelligence tradizionale o ad altri approcci di intelligenza artificiale.

Che cos’è l’apprendimento automatico nell’intelligenza artificiale?

Molti neofiti usano i termini machine learning, deep learning e intelligenza artificiale come se fossero le stesse parole. Sono di gran moda. Ma in realtà tutti questi termini sono diversi, anche se correlati.

Caratteristiche dell’apprendimento automatico

Introduzione al Machine Learning esplora il potenziale che l’apprendimento automatico offre alle organizzazioni giornalistiche e spiega come i giornalisti possono utilizzarlo in modo responsabile per migliorare il loro lavoro. Questo corso vuole fare un ulteriore passo avanti e mostrare, attraverso un esempio reale che presenteremo nella prossima lezione, quali risultati i giornalisti possono ottenere utilizzando l’apprendimento automatico. Se vuoi imparare come funziona l’apprendimento automatico nella pratica e come puoi usarlo per il tuo lavoro giornalistico, questo corso fa per te.Diventerai un esperto di apprendimento automatico e scienza dei dati alla fine di questo corso? Probabilmente no. Ma imparerete come funziona la maggior parte dei processi di apprendimento automatico e sarete in grado di condurre esperimenti per conto vostro.

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Apprendimento automatico intelligenza artificiale

Oggi molti termini legati all’intelligenza artificiale, all’apprendimento automatico e all’apprendimento profondo sono ampiamente utilizzati nel contesto aziendale, soprattutto quando si tratta di fare previsioni corrette e analizzare i dati.

I processi produttivi delle aziende di oggi richiedono efficienza e automazione. Il mercato è cresciuto, quindi le aziende si stanno sempre più concentrando sull’utilizzo di chatbot e altri software e sistemi per migliorare la logistica, la produttività e il servizio clienti, con un impatto significativo anche sulla presenza e sulla visibilità dei marchi. A questo proposito, l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e l’apprendimento profondo stanno diventando sempre più importanti.

Alcuni professionisti IT ritengono che, utilizzando l’IA, le macchine possano interpretare una varietà di dati per raggiungere gli obiettivi con maggiore flessibilità, precisione ed efficienza.

L’intelligenza artificiale è uno degli sviluppi più sorprendenti, in quanto consente alle macchine di imparare a prevedere determinati comportamenti, sulla base dell’analisi dei dati. Per questo motivo, trova applicazione in una varietà di aziende, esplorando le capacità di apprendimento automatico su diversi fronti, come ad esempio:

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Esempi di apprendimento automatico

La capacità di apprendimento delle macchine è presente in molti aspetti della vita quotidiana. L’apprendimento automatico è alla base delle raccomandazioni di film sulle piattaforme digitali, del riconoscimento vocale degli assistenti virtuali o della capacità delle auto autonome di vedere la strada. Tuttavia, l’origine di questa disciplina risale a diversi decenni fa. Perché questa tecnologia è così importante e cosa la rende così rivoluzionaria?

L’apprendimento automatico è una branca dell’intelligenza artificiale che consente alle macchine di imparare senza essere programmate specificamente per farlo. Una capacità indispensabile per realizzare sistemi in grado di identificare schemi nei dati al fine di fare previsioni. Questa tecnologia è presente in innumerevoli applicazioni come le raccomandazioni di Netflix o Spotify, le risposte intelligenti di Gmail o il parlato di Siri e Alexa.

Gli strumenti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’intelligenza artificiale sono sempre più utilizzati in ambito aziendale. Nel settore bancario, ad esempio, sono dietro ai chatbot o agli assistenti virtuali. Questi bot sono stati addestrati a comprendere le richieste dei clienti e a conversare in modo naturale.

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