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AI macchine intelligenti con il machine learning

il tuo pc ti osserva

Immaginiamo di stare disegnando al pc, non siamo bravi è quasi uno scarabocchio, ad un certo punto il disegno si materializza davanti a noi, come lo avevamo immaginato. Bene ora apriamo gli occhi, andiamo su google e proviamo questa nuova esperienza. È solo una parte degli esperimenti di intelligenza artificiale che Google mette a disposizione degli utenti per cominciare a comprendere la materia.

Sono già un paio di decenni che il cinema tratta l’argomento, Spielberg nel 2001 intitola il suo film proprio “A.I. Intelligenza Artificiale” fino ad arrivare alla letteratura moderna dove Dan Brown disegna Winston come un cervello pensante basato sulla tecnologia quantica in grado di prendere decisioni razionali analizzando variabili e conseguenze delle sue scelte.

machine learning

I computer che imparano

L’intelligenza artificiale si basa su un concetto fondamentale, rendere il computer in grado di imparare a conoscere le nostre abitudini e in relazione a questo compiere azioni e risolvere problemi più o meno complessi.

Tutto nacque dagli studi dei ricercatori Pitt e McCulloch che progettarono il primo neurone artificiale, da li partì un escalation costante dell’interesse comune e dopo il conio nel 1956 del termine Artificial Intelligence da parte dello statunitense McCarthy comparirono i primi linguaggi di programmazione destinati all’A.I. nel 1958 Lisp e nel 1973 Prolog.

Intelligenza Artificiale oggi

Oggi il concetto di Intelligenza Artificiale ha assunto un significato più profondo e complesso, un computer dotato di A.I. oggi deve essere in grado di emulare la mente dell’uomo o addirittura di comportarsi allo stesso modo ma in maniera indipendente.
Questo concetto introduce alle due grandi classificazioni di Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning.

L’apprendimento dei computer e la rete neurale

Machine Learning è un insieme di algoritmi grazie ai quali un computer è in grado di imparare a pensare in modo simile all’uomo ed apprendere dalla sua esperienza. I metodi di apprendimento sono diversi e possono essere raggruppati in quattro sottocategorie.

Un computer che sfrutta il metodo del Machine learning con apprendimento supervisionato viene fornito di dati di input ed informazioni relative ai risultati desiderati con l’obiettivo di far apprendere al computer quale sia il nesso che li accomuna e successivamente far utilizzare al computer lo stesso metodo per svolgere compiti simili.

La seconda categoria è simile a quella spiegata in precedenza ma sfrutta un metodo definito ad apprendimento non supervisionato. In questo caso al computer vengono forniti solo dati di input senza nessun riferimento ai risultati da trovare in modo che esso ricerchi negli input schemi nascosti che accomunino i suddetti dati.

Interessante è il Machine Learning con apprendimento per rinforzo. In questo caso il computer insegue un obiettivo e viene premiato quando lo raggiunge, allo stesso modo subisce una punizione quando commette un errore. Il sistema premio punizione permette al computer di comprendere quali sono gli errori e quindi imparare ad evitarli. Un esempio comune è il robottino che gioca agli scacchi.

Un ibrido dei primi due metodi è il machine learning con apprendimento semi supervisionato, qui vengono forniti al computer dati di input alcuni con informazioni relative alle soluzioni ed alcune prive di esse. In questo modo il computer si allena ed apprende quali sono le regole e le funzioni necessarie per risolvere i problemi.

Infine rientrano nel campo machine learning tutti quegli algoritmi basati sulla predittivitá delle conseguenze (output) in relazione a determinate decisioni (input) o su calcoli probabilistici.

Se il machine learning può essere definito come l’insieme degli algoritmi e dei metodi atti all’apprendimento e risoluzione dei problemi da parte di computer ai quali vengono forniti input ed output il Deep Learning è quel campo che vede i computer apprendere e prendere decisioni in modo totalmente autonomo in relazione alle informazioni che autonomamente raccoglie dalla rete e da ciò che lo circonda.

La struttura si avvicina il più possibile a quella di un cervello biologico grazie ad una rete detta neurale. Questa struttura è talmente complessa che per risolvere i problemi esegue calcoli complessi costituiti da molteplici livelli. Si entra cosi nel campo del calcolo quantico che necessita di importanti risorse e potenti hardware per essere eseguito.

Riusciranno le macchine ad avere la meglio sull’uomo? Forse un giorno e la cosa inquietante è che saremo noi a suggerire loro come fare.

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24/01/2019
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