Immagina di volere che un computer sia in grado di riconoscere il volto di un amico in una foto. L'apprendimento automatico verrebbe utilizzato per addestrare il computer a identificare i tratti e le caratteristiche del volto del tuo amico in modo che possa riconoscerli in altre foto.
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Questo viene fatto alimentando il computer con un gran numero di immagini etichettate come “amiche” o “non amiche” in modo che possa imparare a distinguere le differenze tra le due categorie.
L’apprendimento automatico ha molte applicazioni pratiche, dai sistemi di riconoscimento vocale e rilevamento delle frodi nelle transazioni finanziarie alle auto a guida autonoma e alla diagnostica medica. In breve, il machine learning consente alle macchine di “imparare” dai dati e di migliorare nel tempo la precisione delle proprie decisioni.
Fonti utili per questo testo includono il libro "Machine Learning: A Probabilistic Perspective" di Kevin P. Murphy, il sito Web Machine Learning Mastery gestito da Jason Brownlee e pubblicazioni specializzate come Journal of Machine Learning Research e IEEE Transactions on Neural Networks. e sistemi di apprendimento.
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*Il testo di questo articolo è stato parzialmente generato da ChatGPT, un modello linguistico basato sull'intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI. Le voci di testo sono state create da Curto Notizie e risposte volutamente riprodotte integralmente. Le risposte da ChatGPT sono generati automaticamente e non rappresentano le opinioni di OpenAI o persone associate al modello. Tutta la responsabilità per i contenuti pubblicati è di Curto News.
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