Cos’è l’apprendimento automatico o Machine Learning?
Ecco il primo di una serie di articoli che tratteranno il tema del Machine Learning.
Sono disponibili due definizioni di Machine Learning. Arthur Samuel l’ha descritto come: “il campo di studio che dà ai computer la capacità di apprendere senza essere programmato esplicitamente”. Questa è una definizione più vecchia e informale.
Tom Mitchell fornisce una definizione più moderna: “Si dice che un programma per computer apprende dall’esperienza E in relazione ad alcune classi di compiti T e alla misura di prestazione P, se le sue prestazioni nei compiti in T, come misurate da P, migliorano con l’esperienza E. ”
Esempio: giocare a dama.
E = l’esperienza di giocare a molti giochi di dama
T = il compito di giocare a dama.
P = la probabilità che il programma vincerà la prossima partita.
In generale, qualsiasi problema di apprendimento automatico può essere assegnato a una delle due ampie classificazioni:
Apprendimento supervisionato e apprendimento senza supervisione.
Per approfondire l’argomento: https://it.wikipedia.org/wiki/Apprendimento_automatico
