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L’Intelligenza Artificiale in breve

RICERCA

 

L’intelligenza artificiale (IA) è un campo multidisciplinare che si occupa dello sviluppo di sistemi informatici in grado di esibire comportamenti intelligenti simili a quelli umani. L’IA può funzionare in diversi modi a seconda dell’approccio utilizzato. Il funzionamento dell’intelligenza artificiale si basa sullo sviluppo di diversi modelli, come il Machine learning, reti neurali e altri ancora.

Apprendimento automatico (Machine Learning)

L’apprendimento automatico è una branca dell’IA che si basa sull’idea che i computer possano imparare dai dati senza essere esplicitamente programmati. Ci sono diversi tipi di algoritmi di apprendimento automatico, tra cui:

    • Apprendimento supervisionato: in questo tipo di apprendimento, il sistema viene addestrato su un insieme di dati di input e output etichettati. Il modello impara a fare previsioni o classificazioni basate su esempi etichettati e cerca di generalizzare per eseguire previsioni accurate su nuovi dati.
    • Apprendimento non supervisionato: in questo caso, il sistema viene addestrato su dati non etichettati e cerca di trovare modelli o strutture significative all’interno dei dati senza l’ausilio di etichette esplicite. L’obiettivo principale è scoprire relazioni nascoste o raggruppamenti nei dati.
    • Apprendimento per rinforzo: in questo tipo di apprendimento, un agente interagisce con un ambiente e apprende attraverso prove ed errori. L’agente riceve ricompense o punizioni in base alle sue azioni e il suo obiettivo è massimizzare la ricompensa totale ottenuta nel tempo.

 

Reti neurali artificiali (Artificial Neural Networks)

Le reti neurali artificiali sono modelli ispirati al funzionamento del cervello umano. Sono costituite da nodi artificiali chiamati neuroni artificiali, che sono collegati in modo da formare layer. Le reti neurali possono apprendere autonomamente dai dati attraverso il processo di apprendimento automatico. Utilizzano l’apprendimento supervisionato per imparare dai dati etichettati e possono essere utilizzate per compiti come il riconoscimento di immagini, il riconoscimento del parlato, la traduzione automatica e molto altro.

Elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP)

L’elaborazione del linguaggio naturale si occupa di consentire ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano in modo naturale. Gli algoritmi di NLP vengono utilizzati per compiti come il riconoscimento del parlato, la traduzione automatica, l’analisi del sentimento degli utenti sui social media e la generazione di testo automatica.

Logica simbolica e ragionamento

In questo approccio, si utilizzano regole logiche e simboli per rappresentare il conoscimento e il ragionamento. Sono state sviluppate diverse rappresentazioni logiche per l’IA, come la logica proposizionale e il calcolo dei predicati.

Questi sono solo alcuni dei principali approcci all’intelligenza artificiale.L’IA può combinare diversi metodi e tecniche per risolvere problemi specifici. È importante notare che l’intelligenza artificiale continua a evolversi e ci sono molte ricerche in corso per migliorare le sue capacità e le sue applicazioni.

L’IA viene utilizzata in molti settori, come la medicina, la finanza, l’automazione industriale, l’assistenza virtuale e molti altri, offrendo soluzioni innovative e migliorando l’efficienza in molte attività umane.

Maggiori informazioni:

De Mauro, Andrea., Big data analytics : guida per iniziare a classificare e interpretare dati con il machine learning, Apogeo, 2019, ISBN 9788850334780

Bishop, Christopher M., Pattern recognition and machine learning, Springer, 2006, ISBN 0387310738, OCLC 71008143

 

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