Durante lo Startupitalia Open Summit abbiamo ascoltato il keynote di Marco Argenti, Vice President IoT, Serverless, Mobile, AR/VR Amazonwebservices , AI for the real world. Vi proponiamo un Sum-up: I 3 PRINCIPALI LAYER DEL MACHINE LEARNING [Reading Time:40 Sec]

1 A.I services, servizi di alto livello per funzioni e compiti specifici, come l’analisi del sentiment, previsionifinanziarie, gestione merci in magazzino, ma anche analisi medico sanitarie. 2 ML services, 3 ML framework. Vi sono diversi tipi di apprendimento commisurati alla quantità di dati necessari e al livello di intelligenza che si vuole raggiungere.

{Supervised learning}: un modello di apprendimento automatico. Sulla base di input ed esempi precedenti risolve autonomamente problemi (Task driven).

{Unsupervised learning}: non richiede tanta potenza di calcolo, non è molto “intelligente”, ma è utile in applicazioni pratiche come il controllo di attrezzature (Data driven).

{Reinforcement learning}: ricompensa la macchina se lavora correttamente in modo da fare training. La funzione di ricompensa gratifica la macchina quando questa si avvicina al risultato che si intende ottenere. Il Reinforcementlearning innesca un meccanismo di formazione tra macchine. Le quali imparano progressivamente a reagire all’ambiente.

Per approfondire https://www.eventjuice.it/wp/wp-admin/post.php?post=295&action=edit

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