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Machine Learning

Conosciuto anche come: Apprendimento automatico, ML

Cos'è il Machine Learning?

Il Machine Learning (ML) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che permette ai sistemi informatici di imparare e migliorare automaticamente dall'esperienza, senza essere esplicitamente programmati per ogni situazione.

Come funziona?

Invece di scrivere regole esplicite, nel ML si:

  1. Raccolgono dati: esempi del problema da risolvere
  2. Addestra un modello: l'algoritmo trova pattern nei dati
  3. Valuta: si verifica la qualità delle predizioni
  4. Ottimizza: si migliora iterativamente

Tipi di Machine Learning

Apprendimento Supervisionato

Il modello impara da esempi etichettati (input → output desiderato).

  • Classificazione: email spam/non spam
  • Regressione: previsione prezzi

Apprendimento Non Supervisionato

Il modello trova pattern in dati non etichettati.

  • Clustering: segmentazione clienti
  • Riduzione dimensionalità

Apprendimento per Rinforzo

Il modello impara per tentativi, ricevendo reward/penalità.

  • Gaming (AlphaGo)
  • Robotica

Applicazioni nel business

  • Predizione: vendite, churn, domanda
  • Raccomandazione: prodotti, contenuti
  • Classificazione: documenti, ticket, lead scoring
  • Rilevamento anomalie: frodi, guasti
  • Personalizzazione: esperienze utente su misura

Differenza con Deep Learning

Il Deep Learning è un sottoinsieme del Machine Learning che usa reti neurali profonde. È alla base degli LLM e delle AI generative moderne.

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