- Il Machine Learning permette ai computer di apprendere direttamente dai dati senza essere esplicitamente programmati. Esistono diversi approcci di ML, tra cui apprendimento supervisionato, non supervisionato, per rinforzo e semi-supervisionato.
- Il ML è ampiamente utilizzato in vari settori. Esempi includono il riconoscimento vocale, la scansione di immagini, la gestione delle risorse umane, l’analisi predittiva dei dati, la sicurezza informatica, la manutenzione predittiva nell’Industria 4.0, e i sistemi di raccomandazione (come su Amazon e Netflix).
- Il concetto di ML è stato coniato nel 1959 da Arthur Lee Samuel e ulteriormente sviluppato da Tom Michael Mitchell. Le tecnologie avanzate di ML, come il Deep Learning, le reti neurali artificiali, e i modelli probabilistici, continuano a rivoluzionare campi come la medicina, la robotica, la sicurezza e l’intrattenimento.
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Machine Learning, cos’è e come aiuta le aziende dai dati alle decisioni
Una delle tecniche base dell’intelligenza artificiale. Gli algoritmi usano metodi matematico-computazionali per apprendere informazioni direttamente dai dati, senza modelli matematici ed equazioni predeterminate e migliorano le loro prestazioni in modo “adattivo”.
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