Come si insegna a un computer a imparare<\/p>\n
IL POST – 06\/04\/2017<\/p>\n
Guida minima al “deep learning”, la tecnica pi\u00f9 utilizzata per far s\u00ec che un computer sappia riconoscere un gatto, per esempio.<\/p>\n
I progressi pi\u00f9 importanti raggiunti negli ultimi anni sull\u2019intelligenza artificiale<\/a> sono legati al \u201cdeep learning\u201d, il campo della ricerca che si occupa di insegnare ai computer a imparare, attraverso tecniche di apprendimento automatico.<\/p>\n <\/p>\n Questo sistema, che ha permesso di realizzare programmi sempre pi\u00f9 utilizzati, come quelli per il riconoscimento dei visi, \u00e8 il pi\u00f9 promettente per costruire programmi \u201cintelligenti\u201d.<\/p>\n Reti neurali, machine learning e deep learning sono termini che ricorrono spesso quando si parla di intelligenza artificiale. In molti casi sono integrati tra loro, a strati:\u00a0come in una pizza, per capirci.\u00a0La rete neurale \u00e8 la pasta, un insieme di computer in rete tra loro che si scambiano dati ed elaborazioni; il machine learning \u00e8 il pomodoro, un programma che funziona grazie alla rete neurale e che pu\u00f2 servire per far imparare ai computer a riconoscere certi tipi di dati o a dare particolari risposte; il deep learning \u00e8 la mozzarella, un sistema che sfrutta gli altri due strati per elaborare e analizzare enormi quantit\u00e0 di dati, resi per lo pi\u00f9 accessibili grazie a Internet.<\/p>\n Come suggerisce il nome, una rete neurale cerca di imitare la struttura di base del nostro cervello: i computer (o solo i loro processori) e il loro software sono collegati insieme in una rete con nodi e collegamenti che ricordano quelli che si formano tra i neuroni. Preso individualmente, ogni nodo \u00e8 piuttosto tonto, ma tutti i nodi presi collettivamente possono risolvere problemi complicati. Inoltre, con i giusti algoritmi e programmi, le reti neurali possono acquisire l\u2019abilit\u00e0 di imparare da sole.<\/p>\n
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