Che cos'è un algoritmo di apprendimento automatico?
Un algoritmo di apprendimento automatico è un modello utilizzato da una macchina per completare un compito. Utilizzando un algoritmo di apprendimento automatico, le macchine imparano a conoscere meglio un problema attraverso dati campione. Questi dati vengono poi utilizzati per prevedere i risultati futuri. A tal fine, il sistema raccoglie i risultati precedenti e li utilizza per suggerire ciò che potrebbe accadere in futuro.
Esistono generalmente quattro classi di algoritmi di apprendimento automatico. Queste si basano sul livello di indipendenza dell'algoritmo. All'interno di queste, esistono circa 10 tipi principali di algoritmi di apprendimento automatico. Questi vengono utilizzati per raggiungere obiettivi diversi. Anche la disponibilità di dati influisce sull'algoritmo di apprendimento automatico da utilizzare. Si possono testare diversi tipi prima di sceglierne uno con cui lavorare. Diversi tipi possono ottenere lo stesso risultato.
Un'ampia gamma di individui, istituzioni e aziende è coinvolta nello studio di interessanti problemi di apprendimento automatico. Questa pluralità è necessaria per fornire un approccio il più ampio possibile alla risoluzione dei problemi. Un algoritmo di apprendimento automatico trae vantaggio dall'essere testato continuamente. Questo processo gli consente di individuare eventuali errori. Può quindi perfezionare il suo grado di accuratezza. La fiducia in un algoritmo è molto importante per la sua diffusione.
La creazione di API per l'apprendimento automatico può essere costosa e difficile. Fortunatamente, le grandi aziende hanno creato queste strutture. Chiunque può costruire e testare un algoritmo di apprendimento automatico. Le informazioni su queste piattaforme di test sono disponibili online, ad esempio sul wiki di Azure dedicato all'apprendimento automatico. La ricerca in questo campo sta contribuendo ad ampliare le idee di progetti IoT e di apprendimento automatico. Questi utilizzi avranno benefici molto concreti per la vita di tutti i giorni.
Una volta creata l'architettura della pipeline di apprendimento automatico, essa è generalmente scalabile. Ciò significa che l'algoritmo di apprendimento automatico può migliorare con un numero maggiore di dati. I miglioramenti nell'elaborazione dei dati rendono più facile migliorare un algoritmo di apprendimento automatico. Anche i nuovi metodi di costruzione dei sistemi aumentano la velocità e la precisione di un algoritmo di apprendimento automatico. Il "deep learning" creato dalle reti neurali artificiali, ad esempio, copia l'architettura del cervello.
