Machine Learning Definizione significato

Cos’è il Machine Learning?

L’apprendimento della macchina, comunemente abbreviato “ML”, è un tipo di intelligenza artificiale (AI) che “impara” o si adatta nel tempo. Invece di seguire regole statiche codificate in un programma, la tecnologia ML identifica input modelli e contiene algoritmi che si evolvono nel tempo.

Il machine learning ha un’ampia varietà di applicazioni, molte delle quali sono ora parte della vita quotidiana. Below are a few examples:

*Medical diagnoses
*Autonomous vehicles
*Online ad targeting– Google AdSense and Facebook Advertising
*Speech recognition– Google Assistant, Amazon Alexa, Microsoft Cortana, and Apple Siri
*Image recognition– Google image search, facial recognition on Facebook and in Apple Photos

Esempio di veicolo a guida autonoma

I veicoli autonomi incorporano l’apprendimento automatico per migliorare la loro sicurezza e affidabilità. Un’auto a guida autonoma che utilizza l’intelligenza artificiale tradizionale può rispondere a qualsiasi condizione stradale che è stata programmata per gestire. Tuttavia, se il software incontra un input non riconosciuto, l’auto può default passare a una misura di sicurezza di riserva, come rallentare, fermarsi, o richiedere un override manuale.

L’apprendimento automatico può permettere a un veicolo di riconoscere eventi e oggetti che non sono stati esplicitamente programmati nel codice sorgente. Per esempio, un’auto può essere programmata per riconoscere le luci della strada, ma non le luci lampeggianti sulle barricate della costruzione. Imparando dall’esperienza – possibilmente registrando il comportamento di guida di un guidatore umano – l’auto inizierà a riconoscere le barriere della costruzione e a rispondere di conseguenza.

La tecnologia ML è ciò che permette ai veicoli autonomi di differenziare tra gli oggetti sulla strada, come auto, biciclette, persone e animali. Aiuta anche le automobili a guidare in modo più affidabile in condizioni meteorologiche imperfette e su strade senza linee chiare. L’obiettivo è quello di permettere ai veicoli di guidare come gli esseri umani, evitando gli errori causati dall’errore umano.

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