Apprendimento automatico

Intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale si riferisce all'intelligenza mostrata da macchine che simulano l'intelligenza umana e animale

Relazione tra AI e ML

AI — Ingegneria per realizzare macchine e programmi intelligenti

ML — Capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmato. In altre parole, la capacità dei sistemi di intelligenza artificiale di apprendere estraendo modelli dai dati è nota come Machine Learning

Caratteristiche di ML;
• Utilizza i dati per rilevare modelli in un set di dati e adattare le azioni del programma di conseguenza
• Si concentra sullo sviluppo di programmi per computer che possono imparare a crescere e cambiare se esposti a nuovi dati
• Consente ai computer di trovare informazioni nascoste utilizzando algoritmi iterativi senza essere esplicitamente programmato
• Automatizza la costruzione del modello analitico

Tradizionale vs ML

Apprendimento automatico e scienza dei dati

DS e ML vanno di pari passo. DS aiuta a valutare i dati per gli algoritmi ML.

DS : È l'uso di metodi statistici per trovare modelli nei dati

ML : L'apprendimento automatico statistico utilizza la stessa matematica e le stesse tecniche del DS

DS : Queste tecniche sono integrate in algoritmi che apprendono e migliorano da soli

ML : L'apprendimento automatico facilita l'intelligenza artificiale in quanto consente alle macchine di apprendere dai modelli nei dati

Tecniche di apprendimento automatico

ML utilizza una serie di teorie e tecniche di DS

• Classificazione: la tecnica in cui il programma per computer apprende dai dati immessi e quindi utilizza questo apprendimento per classificare una nuova osservazione
• Categorizzazione: tecnica di organizzazione dei dati in categorie per un uso più efficace ed efficiente
• Clustering: Raggruppamento di un insieme di oggetti in modo tale che gli oggetti nello stesso gruppo siano più simili tra loro rispetto a quelli in altri gruppi
• Analisi delle tendenze : mirava a proiettare il movimento attuale e futuro degli eventi attraverso l'uso dell'analisi dei dati delle serie temporali
• Rilevamento di anomalie: per identificare casi insoliti con dati apparentemente omogenei
• Visualizzazione: per presentare i dati in un formato pittorico o grafico. Consente ai decisori di vedere le analisi presentate visivamente
• Processo decisionale: una tecnica o abilità che fornisce alle persone la capacità di influenzare le decisioni manageriali con i dati come prova di tali possibilità

Elaborazione delle immagini: tagging e riconoscimento delle immagini, auto a guida autonoma, riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), ecc.

Robotica: simulazione umana, robot umanoide, robotica industriale.

Data mining: rilevamento delle anomalie, raggruppamento e previsioni, regole di associazione.

Giochi Vedio : alcuni giochi implementano l'apprendimento per rinforzo

Analisi del testo: filtro antispam, analisi del sentiment, estrazione di informazioni

Assistenza sanitaria: diagnosi medica, oltre 100 startup che trasformano l'assistenza sanitaria con l'intelligenza artificiale

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Grazie!