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REAL WORLD

A SIOS18 Marco Argenti ha introdotto il pubblico ai principali layer del  Machine Learning:

ML framework, ML services e sopratutto A.I services, quest’ultimi sono servizi di alto livello per funzioni e compiti specifici, che possono riguardare l’analisi del sentiment, previsioni finanziarie, gestione rimanenze in magazzino, ma anche analisi medico-sanitarie. 

Il processo di apprendimento del Machine learning necessita di molta potenza di calcolo per elaborare la grande quantità di dati. 

Vi sono diversi tipi di apprendimento commisurati alla quantità di dati necessari e al livello di intelligenza che si vuole raggiungere. 

Supervised learning è un modello di apprendimento automatico che ha l’obbiettivo di far risolvere autonomamente dei problemi sulla base degli input e degli esempi precedenti. (Task oriented)

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Unsupervised learning non richiede tanta potenza di calcolo, è un meccanismo di apprendimento che non permette di raggiungere alti livelli di intelligenza, ma è molto utile nelle applicazioni pratiche, come il controllo di un’attrezzatura e dei suoi range. (Data driven)

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Reinforcement learning tipo di A.I. non basata sull’accertamento di una verità, ma che 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 Reinforcement learning innesca un meccanismo di formazione tra macchine che consente di raggiungere un alto grado di conoscenze e di sviluppare strategie finalizzate al raggiungimento di maggiori ricompense minimizzando le penalità. 

Reinforcement learning tipo di A.I. non basata sull’accertamento di una verità, ma che ricompensa la macchina se lavora correttamente in modo da fare trainingLa funzione di ricompensa gratifica la macchina quando questa si avvicina al risultato che si intende ottenere.Il Reinforcement learning innesca un meccanismo di formazione tra macchine che consente di raggiungere un alto grado di conoscenze e di sviluppare strategie finalizzate al raggiungimento di maggiori ricompense minimizzando le penalità. 

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