Apprendimento automatico (ML) e Intelligenza artificiale (AI)

Sep 02, 2023

Negli ultimi anni il machine learning (ML) e l’intelligenza artificiale (AI) hanno ricevuto molto interesse da parte del pubblico, essendo entrambi i termini praticamente comuni nel linguaggio informatico. Nonostante le somiglianze, esistono alcune importanti differenze tra ML e AI che vengono spesso trascurate.

Pertanto tratteremo le differenze chiave tra ML e AI in questo blog in modo che tu possa capire come variano queste due tecnologie e come possono essere utilizzate insieme.

Cominciamo!

Il Machine Learning (ML) è un sottocampo dell'Intelligenza Artificiale (AI) che automatizza l'analisi e la previsione dei dati utilizzando algoritmi e modelli statistici. Consente ai sistemi di riconoscere modelli e correlazioni in grandi quantità di dati e può essere applicato a una gamma di applicazioni come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e altre.

Il ML riguarda fondamentalmente l'apprendimento dai dati. È un metodo continuo per sviluppare algoritmi in grado di apprendere dai dati passati e prevedere quelli futuri. In questo approccio, gli algoritmi ML possono migliorare continuamente le proprie prestazioni nel tempo scoprendo modelli precedentemente sconosciuti o non rilevabili.

Esistono comunemente 4 tipi di algoritmi di Machine Learning. Conosciamo ciascuno di essi.

L'apprendimento supervisionato include la fornitura al sistema ML di dati etichettati, che lo aiutano a comprendere come le variabili univoche si collegano tra loro. Quando vengono presentati nuovi punti dati, il sistema applica queste conoscenze per fare previsioni e decisioni.

A differenza dell’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato non necessita di dati etichettati e utilizza piuttosto diversi metodi di clustering per rilevare modelli in grandi quantità di dati non etichettati.

L’apprendimento per rinforzo implica addestrare un agente ad agire in un contesto specifico premiandolo o punendolo per le sue azioni.

Il trasferimento dell'apprendimento prevede l'utilizzo della conoscenza derivante da attività precedenti per apprendere in modo efficiente nuove competenze.

Ora, per comprendere meglio, esploriamo alcuni esempi di Machine Learning.

Comprendiamo più chiaramente il Machine Learning attraverso esempi di vita reale.

1. Riconoscimento delle immagini: L'apprendimento automatico viene applicato in fotografie e video per riconoscere oggetti, persone, punti di riferimento e altri elementi visivi. Google Foto utilizza il machine learning per comprendere volti, posizioni e altri elementi nelle immagini in modo che possano essere comodamente cercati e classificati.

2. Elaborazione del linguaggio naturale (PNL): La PNL consente alle macchine di interpretare il linguaggio come fanno gli esseri umani. I chatbot automatizzati del servizio clienti, ad esempio, utilizzano algoritmi ML per rispondere in modo affidabile alle domande comprendendo il testo e riconoscendone lo scopo.

3. Riconoscimento vocale: Il ML viene utilizzato per consentire ai computer di comprendere i modelli vocali. Questa tecnologia viene utilizzata per applicazioni di riconoscimento vocale come Alexa di Amazon o Siri di Apple.

4. Motori di raccomandazione: Gli algoritmi di apprendimento automatico identificano modelli nei dati e forniscono suggerimenti basati su tali modelli. Netflix, ad esempio, applica algoritmi di apprendimento automatico per suggerire film o programmi TV agli spettatori.

5. Auto a guida autonoma: Il machine learning è il cuore delle auto a guida autonoma. Viene utilizzato per il rilevamento e la navigazione di oggetti, consentendo alle auto di identificare e aggirare gli ostacoli nell'ambiente circostante.

Ora, ci auguriamo che tu abbia una chiara comprensione del Machine Learning. Ora è il momento perfetto per esplorare l'intelligenza artificiale (AI). Quindi, senza ulteriori indugi, tuffiamoci nell'intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale (AI) è un tipo di tecnologia che tenta di replicare le capacità dell'intelligenza umana come risolvere problemi, fare scelte e riconoscere modelli. In previsione dell’evoluzione delle circostanze e delle nuove conoscenze, i sistemi di intelligenza artificiale sono progettati per apprendere, ragionare e autocorreggersi.

Gli algoritmi nei sistemi di intelligenza artificiale utilizzano set di dati per ottenere informazioni, risolvere problemi e elaborare strategie decisionali. Queste informazioni possono provenire da un'ampia gamma di fonti, inclusi sensori, fotocamere e feedback degli utenti.