Dipartimento di Informatica e Ingegneria

L'apprendimento tecnologico (TL) e l'intelligenza artificiale (AI) sono campi strettamente correlati che hanno fatto notevoli progressi negli ultimi anni, rivoluzionando vari settori e la vita di tutti i giorni. L'intelligenza artificiale si riferisce al concetto più ampio di macchine in grado di svolgere compiti in un modo che considereremmo "intelligente", mentre l'apprendimento tecnologico è un sottoinsieme dell'AI che prevede l'uso di algoritmi e modelli statistici per consentire alle macchine di migliorare le proprie prestazioni su compiti specifici attraverso l'esperienza. L'AI comprende un'ampia gamma di tecnologie, tra cui sistemi basati su regole, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), robotica e visione artificiale. L'ML, d'altro canto, si concentra sullo sviluppo di modelli che apprendono schemi dai dati, consentendo ai sistemi di fare previsioni, classificare informazioni o persino generare nuovi dati in base alle esperienze apprese.

In sostanza, l'apprendimento automatico può essere categorizzato in tre tipi principali: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo. Nell'apprendimento supervisionato, i modelli vengono addestrati su dati etichettati, il che significa che i dati di input sono abbinati all'output corretto. Questo è comunemente utilizzato in attività come il rilevamento dello spam, la classificazione delle immagini e il riconoscimento vocale. L'apprendimento non supervisionato, tuttavia, si occupa di dati non etichettati, in cui il sistema cerca di identificare schemi o raggruppamenti nascosti, spesso utilizzati in attività di clustering o rilevamento delle anomalie. L'apprendimento per rinforzo è un sistema basato sul feedback in cui un agente impara a intraprendere azioni all'interno di un ambiente per massimizzare le ricompense cumulative, comunemente utilizzato nella robotica e nei giochi.

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