APPUNTI LEZIONE “INTELLIGENZA ARTIFICIALE” (prof. Spanò Sergio)
Il Machine Learning è una delle applicazioni dell’Intelligenza Artificiale (AI).
Il concetto d’intelligenza artificiale si era sviluppato già negli anni 50, ma solo sotto forma di
pensiero. Intorno agli 80 nacque il Machine Learning, ovvero la parte pratica dell’AI, però ne
parliamo in maniera più ampia solo a partire dal 2010 grazie allo sviluppo del DEEP LEARNING
(apprendimento profondo) non è ancora una vera e propria AI ma ci assomiglia.
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Dal grafico possiamo capire che i lavori a bassa specializzazione potrebbero essere tutti
automatizzati in futuro, come per esempio il lavoro d’ufficio. Inoltre anche quelli ad alta
specializzazione potranno essere automatizzati o aiutati dall’AI.
Nel mondo della finanza rimane molto importante anche l’aspetto umano per andare a definire
l’andamento dei mercati.
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IL MACHINE LEARNING
Dopo la fase di training e ho imparato l’algoritmo, lo passo ad un approcio un po più classico e
svolgo la fase di inferenza (cioè quando io mostro alla macchina dati nuovi e lei deve essere in
grado di trattarli seppur non li ha mai visti in quanto non facevano parte degli esempi di
addestramento).
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-!!!!!! Unsupervised Learning è tipicamente utilizzato per problemi di
Clustering (ovvero quando devo trovare le correlazioni fra dei dati) o per la
riduzione di dimensionalità (per la compressione dei dati).
Nel esempio darò comuqnue tanti tipi di monete ma non darò la classe di
appartenenza, cioè il valore associato. Alla fine la macchina saprà dirmi a
quale gurppo appartiene.
-!!!!!! Supervised Learning è usato per problemi di classificazione problemi di
regressione (ovvero quando devo andare a trovare dei dati mancanti di una
determinata serie).
Le monete se le metto all’interno di un grafico su due dimensioni, le monete
non sono esatte a causa di errori di produzioni e stanno in determinati intorni
del grafico. In fase di addestramento io do alla mia macchina la coppia peso e
dimensione e gli dirò le caratteristiche di ogni moneta. Alla fine di ciò la
macchina dovrà dirmi il valore di questa moenta anche se non lo avrà mai
visto e creerà delle soglie in grado di identificare qualsiasi moneta che non sia
stata mai vista prima a meno che appartenga a quelle quattro categorie.
-!!!!!! Reinforcemnet Learning è utilizzato molto in ambito robotico per
risolvere problemi di controllo di automazione
1.!!!! Osserva
2.!!!! Al primo tentativo non ha esperienza quindi agisce a caso
3.!!!! Azione
