L’apprendimento automatico è un’applicazione di intelligenza artificiale (AI) che fornisce ai sistemi la capacità di imparare e migliorare automaticamente dall’esperienza stessa senza essere esplicitamente programmata. Il machine learning si concentra sullo sviluppo di programmi per computer che possono accedere ai dati e utilizzarli per imparare da soli.

Questo processo di apprendimento inizia con osservazioni o dati, come esempi, esperienze di prima mano, o istruzioni, nel tentativo di cercare modelli nei dati e prendere decisioni migliori in futuro sulla base degli esempi che forniamo. Il vostro obiettivo primario è quello di permettere ai computer di imparare automaticamente senza l’intervento o l’assistenza umana e di adattare le azioni di conseguenza.

Algoritmi di machine learning supervisionati possono applicare ciò che è stato appreso in passato ai nuovi dati utilizzando esempi etichettati per prevedere gli eventi futuri. Partendo dall’analisi di un set di dati di addestramento conosciuto, l’algoritmo di apprendimento produce una funzione dedotta per fare previsioni sui valori di output. t può fornire obiettivi dopo un sufficiente addestramento per ogni nuovo input. L’algoritmo di apprendimento può anche confrontare il suo output con l’output corretto e previsto e trovare errori per modificare il modello di conseguenza.

Al contrario, gli algoritmi di apprendimento automatico non supervisionati vengono utilizzati quando le informazioni utilizzate per l’addestramento non sono classificate né etichettate. L’apprendimento non supervisionato studia come i sistemi possono dedurre una funzione per descrivere una struttura nascosta da dati non etichettati. Il sistema non capisce il giusto risultato, ma esplora i dati e può dedurre da insiemi di dati per descrivere strutture nascoste da dati non etichettati.

Gli algoritmi di machine learning semi-supervisionati sono a metà strada tra l’apprendimento supervisionato e non supervisionato perché usano sia dati etichettati che non etichettati per l’addestramento – tipicamente una piccola quantità di dati etichettati e una grande quantità di dati non etichettati. I sistemi che utilizzano questo metodo sono in grado di migliorare notevolmente la precisione dell’apprendimento. Di solito, l’apprendimento semi-supervisionato viene scelto quando i dati etichettati acquisiti richiedono risorse qualificate e rilevanti per la formazione e l’apprendimento. Altrimenti, l’acquisizione di dati non etichettati generalmente non richiede risorse aggiuntive.

Gli algoritmi di apprendimento automatico di rinforzo sono un metodo di apprendimento che interagisce con l’ambiente circostante producendo azioni e scoprendo errori o ricompense. La ricerca di prove ed errori e di ricompense ritardate sono le caratteristiche più rilevanti dell’apprendimento del rinforzo. Permette alle macchine e agli agenti software di determinare automaticamente il comportamento ideale all’interno di un contesto specifico per massimizzarne le prestazioni. Un semplice feedback di ricompensa è necessario affinché l’agente impari quale azione è migliore; questo è noto come segnale di rinforzo.

L’apprendimento macchina consente l’analisi di enormi quantità di dati. Mentre in genere fornisce risultati più rapidi e precisi per identificare opportunità redditizie o rischi pericolosi, può anche richiedere tempo e risorse aggiuntive per addestrarlo correttamente. La combinazione dell’apprendimento automatico con l’intelligenza artificiale e le tecnologie cognitive può renderlo ancora più efficace nell’elaborazione di grandi volumi di informazioni.