Machine learning: il glossario definitivo dei termini tecnici
Il machine learning è una tecnologia che consente ai computer di apprendere e migliorare le proprie prestazioni senza essere
esplicitamente programmati. In altre parole, il machine learning è un tipo di intelligenza artificiale che consente ai computer di imparare
dai dati e di migliorare le proprie prestazioni nel tempo.
Per comprendere meglio il machine learning, è importante conoscere alcuni dei termini tecnici associati a questa tecnologia. Ecco alcuni
dei termini più importanti:
- Algoritmo di apprendimento: un algoritmo di apprendimento è un insieme di istruzioni che consente al computer di apprendere dai dati.
Gli algoritmi di apprendimento sono progettati per identificare i modelli nei dati e per utilizzare questi modelli per fare previsioni o prendere
decisioni. - Dati di addestramento: i dati di addestramento sono i dati utilizzati per addestrare un algoritmo di apprendimento. Questi dati sono
solitamente etichettati in modo da consentire all’ algoritmo di apprendimento di identificare i modelli nei dati. - Modello di apprendimento: un modello di apprendimento è il risultato dell’addestramento di un algoritmo di apprendimento sui dati di
addestramento. Il modello di apprendimento può essere utilizzato per fare previsioni o prendere decisioni sui dati di test. - Dati di test: i dati di test sono i dati utilizzati per valutare le prestazioni di un modello di apprendimento. Questi dati non sono utilizzati per
addestrare ‘algoritmo di apprendimento, ma sono utilizzati per valutare la capacità del modello di apprendimento di fare previsioni o
prendere decisioni sui dati non visti in precedenza. - Overfitting: l’overfitting è un problema comune nell’apprendimento automatico in cui un modello di apprendimento si adatta troppo bene
ai dati di addestramento e non generalizza bene sui dati di test. L’overfitting può essere evitato utilizzando tecniche come la
regolarizzazione o la riduzione della complessità del modello. - Underfitting: l’underfitting è un altro problema comune nell’apprendimento automatico in cui un modello di apprendimento non si adatta
abbastanza bene ai dati di addestramento e non generalizza bene sui dati di test. L’underfitting può essere evitato utilizzando tecniche
come l’aumento della complessità del modello o l’utilizzo di dati di addestramento più diversi.
Questi sono solo alcuni dei termini tecnici associati al machine learning. Conoscere questi termini può aiutare a comprendere meglio il
funzionamento del machine learning e a utilizzarlo in modo più efficace.
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