{"id":1008890,"date":"2023-09-13T11:00:00","date_gmt":"2023-09-13T18:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/modelli-di-apprendimento-automatico-cosa-sono-tipi-e-applicazioni\/"},"modified":"2025-02-13T02:05:05","modified_gmt":"2025-02-13T09:05:05","slug":"modelli-di-apprendimento-automatico-cosa-sono-tipi-e-applicazioni","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/modelli-di-apprendimento-automatico-cosa-sono-tipi-e-applicazioni\/","title":{"rendered":"Modelli di apprendimento automatico: Cosa sono, tipi e applicazioni"},"content":{"rendered":"\n

I modelli di apprendimento automatico nell’ambito dell’intelligenza artificiale (AI) consentono ai computer di imparare dai dati e di fare previsioni o giudizi senza richiedere una programmazione esplicita. I modelli di ML sono alla base di sviluppi rivoluzionari nel mondo della tecnologia in rapida evoluzione. Quando la programmazione convenzionale fallisce, ci offrono una soluzione dinamica a problemi complicati. <\/p>\n\n

I modelli di apprendimento automatico sono il cuore e l’anima dell’intelligenza artificiale. In questo blog scopriremo i modelli di ML, i loro diversi tipi, le applicazioni reali e come scegliere il modello migliore per le tue esigenze specifiche. <\/p>\n\n

Cos’\u00e8 un modello di apprendimento automatico?<\/h2>\n\n

Un modello di apprendimento automatico \u00e8 un programma che i computer utilizzano per prendere decisioni o fare previsioni. Impara da esempi e dati passati per capire le cose in modo autonomo. <\/p>\n\n

Immagina di insegnare a un computer a riconoscere immagini di cani e gatti. Gli mostri una serie di fotografie di cani e gatti e gli dici quali sono i gatti e quali i cani. Il computer impara da questi esempi e inizia a riconoscere le differenze tra cani e gatti. <\/p>\n\n

Una volta che ha imparato abbastanza, puoi mostrargli una nuova foto e ti dir\u00e0 se si tratta di un gatto o di un cane. Questo risultato si ottiene utilizzando ci\u00f2 che ha imparato dalle immagini di addestramento. <\/p>\n\n

I modelli di apprendimento automatico sono il cervello di un computer. Si tratta di una struttura matematica o algoritmica che aiuta il computer a indovinare, ordinare o decidere quando gli vengono fornite delle informazioni. Il modello diventa pi\u00f9 intelligente osservando le vecchie informazioni e poi pu\u00f2 usare questa conoscenza per fare ipotesi su cose nuove che non ha mai visto prima. <\/p>\n\n

Cos’\u00e8 un algoritmo di apprendimento automatico?<\/h2>\n\n

Un algoritmo di Machine Learning (ML) \u00e8 un insieme di regole e procedure matematiche e statistiche che un modello di apprendimento automatico utilizza per comprendere i modelli e fare previsioni o giudizi basati sui dati.<\/p>\n\n

Gli algoritmi di apprendimento automatico aiutano i computer a imparare dalle informazioni, a trovare schemi e a fare ipotesi o scelte. Questi algoritmi sono alla base dei modelli di apprendimento automatico. Questi modelli vengono utilizzati in vari tipi di lavoro in tutti i settori per scoprire informazioni cruciali ed eseguire automaticamente attivit\u00e0 basate su ci\u00f2 che hanno appreso dai dati. <\/p>\n\n

Differenza tra algoritmo di ML e modello di ML<\/h2>\n\n

Capire la distinzione tra un algoritmo di ML e un modello di ML \u00e8 fondamentale per intraprendere il tuo viaggio nell’apprendimento automatico.<\/p>\n\n

Un algoritmo di ML \u00e8 simile ai principi guida e alle procedure matematiche del tuo sistema di apprendimento automatico. Funziona come un motore computazionale che elabora i dati in ingresso, li trasforma e, soprattutto, impara da essi. <\/p>\n\n

D’altra parte, un modello di ML \u00e8 un risultato o una rappresentazione effettiva che emerge dopo l’applicazione di un algoritmo di ML a un set di dati specifico. Contiene le conoscenze o i modelli raccolti dall’algoritmo da quel particolare set di dati. In altre parole, \u00e8 il risultato finale del processo di apprendimento. <\/p>\n\n

Immagina un algoritmo di apprendimento automatico come un libro di cucina o una raccolta di istruzioni che guida il processo di apprendimento. \u00c8 come avere un libro di cucina che ti istruisce su come preparare un piatto. Un modello di ML, invece, \u00e8 il risultato di quella formula. \u00c8 simile al piatto finito. <\/p>\n\n

Tipi di modelli di apprendimento automatico<\/h2>\n\n

L’apprendimento automatico comprende un’ampia gamma di modelli e algoritmi suddivisi in tre categorie: apprendimento supervisionato, non supervisionato e con rinforzo. All’interno di ognuna di queste categorie esistono varie sottocategorie e modelli specializzati. Ecco una rapida panoramica dei diversi tipi di modelli di apprendimento automatico pi\u00f9 diffusi: <\/p>\n\n

01. Modelli di apprendimento automatico supervisionati<\/h3>\n\n

Il modello di apprendimento supervisionato \u00e8 una particolare categoria di modelli di apprendimento automatico che utilizza dati etichettati per l’addestramento. L’algoritmo impara a generare previsioni o giudizi nell’apprendimento supervisionato mappando i dati di input con etichette di destinazione note. Questi modelli vengono utilizzati per compiti che richiedono la previsione di un risultato sulla base di caratteristiche di input. Di seguito sono elencati alcuni popolari modelli di apprendimento automatico supervisionato: <\/p>\n\n