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Machine Learning: come i computer diventano intelligenti

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L’utilizzo ormai esteso di computer e dispositivi “intelligenti” fa in modo che le persone diano per scontato la conoscenza superiore posseduta da queste macchine. Esse, invece, devono essere istruite proprio come se fossero dei bambini, devono quindi continuare ad imparare e a migliorare i propri processi di apprendimento. Questo meccanismo viene chiamato Machine Learning.

Più precisamente, si tratta di una determinata categoria della scienza informatica che permette ai computer di possedere l’abilità di imparare, senza un’esplicita programmazione.

Machine Learning: come imparano le macchine?

Ovviamente il processo di apprendimento di una macchina non può essere paragonato a quello dell’essere umano. I computer imparano grazie ai pattern o schemi, il cui funzionamento può essere spiegato tramite un esempio fornito da Google.

Conosciamo tutti il servizio di Big G chiamato Google Foto, che permette il caricamento delle proprie immagini in un archivio online. Con Google Foto possiamo anche  cercare tra tutte le immagini solo quelle in cui compaiono, ad esempio, i cani. In che modo il servizio rende disponibile questa opzione? Proprio grazie al machine learning. Una serie di esempi catalogati con la parola “cane” vengono raccolti, poi si procede con la parola “gatto” e con milioni di altre parole.

In seguito, il computer ricerca proprio i pattern di pixel e colori che possano fargli capire se nella foto c’è un cane o un gatto (oppure altro). Il processo viene ripetuto circa un miliardo di volte, con prove ed errori, fino alla creazione di un modello basato proprio sul machine learning che identificherà – quasi sempre correttamente – cani, gatti, luoghi, bambini, paesaggi e tanto altro.

Quale sarà il futuro del Machine Learning?

Microsoft, Google, Amazon, Apple e tantissime altre società, università e istituzioni stanno lavorando per fare un modo che il machine learning avvenga in modo sempre più rapido e con meno esempi.

È possibile dotare le macchine di più “buon senso”? È quello che sta tentando di fare Google, grazie ad un procedimento chiamato “regolarizzazione”. Buon senso per una macchina significa riuscire a distinguere i piccoli cambiamenti di un esempio senza cambiare completamente idea. In una foto un cane indossa degli occhiali da sole? Si tratta comunque di un cane, e Google sta appunto cercando di rendere il machine learning insensibile a questi cambiamenti minimi. A parole sembra molto facile, il lavoro da compiere è ancora molto!

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