Apprendimento automatico
L'apprendimento automatico dà ai computer la capacità di imparare senza essere esplicitamente programmati (Arthur Samuel, 1959). È un sottocampo dell'informatica.
L'idea è venuta dal lavoro nell'intelligenza artificiale. L'apprendimento automatico esplora lo studio e la costruzione di algoritmi che possono imparare e fare previsioni sui dati. Tali algoritmi seguono istruzioni programmate, ma possono anche fare previsioni o decisioni basate sui dati. Costruiscono un modello a partire da input campione.
L'apprendimento automatico viene fatto dove non è possibile progettare e programmare algoritmi espliciti. Gli esempi includono il filtraggio dello spam, il rilevamento di intrusi nella rete o di malintenzionati che lavorano per una violazione dei dati, il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), i motori di ricerca e la computer vision.
Domande e risposte
D: Che cos'è l'apprendimento automatico?
R: L'apprendimento automatico è un sottocampo dell'informatica che dà ai computer la capacità di imparare senza essere programmati esplicitamente, utilizzando algoritmi che possono imparare e fare previsioni sui dati.
D: Da dove è nata l'idea dell'apprendimento automatico?
R: L'idea dell'apprendimento automatico è nata dal lavoro sull'intelligenza artificiale.
D: Come funzionano gli algoritmi utilizzati nell'apprendimento automatico?
R: Gli algoritmi utilizzati nell'apprendimento automatico seguono istruzioni programmate, ma possono anche fare previsioni o prendere decisioni basate sui dati. Costruiscono un modello a partire da input campione.
D: Quando viene utilizzato l'apprendimento automatico?
R: L'apprendimento automatico viene utilizzato quando non è possibile progettare e programmare algoritmi espliciti. Gli esempi includono il filtraggio dello spam, il rilevamento di intrusi nella rete o di insider malintenzionati che lavorano per una violazione dei dati, il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), i motori di ricerca e la computer vision.
D: Quali sono i rischi dell'utilizzo dell'apprendimento automatico?
R: L'utilizzo dell'apprendimento automatico comporta dei rischi, tra cui la creazione di modelli finali che sono "scatole nere" e criticati per i pregiudizi nelle assunzioni, nella giustizia penale e nel riconoscimento dei volti.
D: Cosa significa che un modello di apprendimento automatico è una "scatola nera"?
R: Un modello di apprendimento automatico "scatola nera" significa che i suoi processi decisionali non sono facilmente spiegabili o comprensibili dall'uomo.
D: Quali sono alcuni esempi di applicazioni dell'apprendimento automatico?
R: Alcuni esempi di applicazioni dell'apprendimento automatico sono il filtraggio dello spam, il rilevamento di intrusi in rete, il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), i motori di ricerca e la computer vision.
