Machine learning è un’applicazione di intelligenza artificiale (AI) che fornisce ai sistemi la capacità di imparare e migliorare automaticamente dall’esperienza senza essere esplicitamente programmato. L’apprendimento automatico si concentra sullo sviluppo di programmi per computer in grado di accedere ai dati e utilizzarli per imparare da soli.
Il processo di apprendimento inizia con osservazioni o dati, come esempi, esperienze dirette o istruzioni, al fine di cercare modelli nei dati e prendere decisioni migliori in futuro in base agli esempi che forniamo. L’obiettivo principale è quello di consentire ai computer di imparare automaticamente senza intervento umano o assistenza e regolare le azioni di conseguenza.
Ma, utilizzando i classici algoritmi di machine learning, il testo è considerato come una sequenza di parole chiave; invece, un approccio basato sull’analisi semantica imita la capacità umana di comprendere il significato di un testo.
Alcuni metodi di apprendimento automatico
Gli algoritmi di apprendimento automatico sono spesso classificati come supervisionati o non supervisionati.
- Gli algoritmi di machine learning supervisionati possono applicare ciò che è stato appreso in passato a nuovi dati utilizzando esempi etichettati per prevedere eventi futuri. Partendo dall’analisi di un set di dati di allenamento noto, l’algoritmo di apprendimento produce una funzione dedotta per fare previsioni sui valori di output. Il sistema è in grado di fornire obiettivi per qualsiasi nuovo input dopo una formazione sufficiente. 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 la formazione non sono né 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 l’output giusto, ma esplora i dati e può trarre inferenze da set di dati per descrivere strutture nascoste da dati non etichettati.
- Gli algoritmi di apprendimento automatico semi-supervisionato si trovano a metà strada tra l’apprendimento supervisionato e non supervisionato, poiché utilizzano dati etichettati e non etichettati per la formazione, in genere 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 di apprendimento. Di solito, l’apprendimento semi-supervisionato viene scelto quando i dati etichettati acquisiti richiedono risorse qualificate e pertinenti per addestrarlo / imparare da esso. In caso contrario, l’acquisizione di dati non etichettati in genere non richiede risorse aggiuntive.
- Reinforcement machine learning algorithms è un metodo di apprendimento che interagisce con il suo ambiente producendo azioni e scopre errori o ricompense. La ricerca di tentativi ed errori e la ricompensa ritardata sono le caratteristiche più rilevanti dell’apprendimento di rinforzo. Questo metodo consente alle macchine e agli agenti software di determinare automaticamente il comportamento ideale all’interno di un contesto specifico al fine di massimizzarne le prestazioni. È necessario un semplice feedback di ricompensa per l’agente per imparare quale azione è migliore; questo è noto come segnale di rinforzo.
L’apprendimento automatico consente l’analisi di enormi quantità di dati. Mentre generalmente fornisce risultati più rapidi e accurati al fine di identificare opportunità redditizie o rischi pericolosi, può anche richiedere tempo e risorse aggiuntivi per addestrarlo correttamente. La combinazione di apprendimento automatico con AI e tecnologie cognitive può rendere ancora più efficace nell’elaborazione di grandi volumi di informazioni.
Vuoi saperne di più?
CONTATTACI RICHIEDI UNA DEMO
Originariamente pubblicato marzo 2017, aggiornato maggio 2020