Learning machine: significato e funzionamento

autore articolo Veronica Balzano data articolo 7 Novembre 2020 commenti articolo 0 commenti

Quando parliamo di learning machine ci riferiamo al discorso sull’apprendimento automatico. In particolare tale concetto fa testo ad una branca dell’informatica che può essere collegata facilmente all’intelligenza artificiale. Il concetto in questione è molto ampio e affrontarne le varie diramazioni potrebbe essere non proprio semplice.

learning machine

Per essere più precisi potremmo dire che il concetto di learning machine si riferisce a tutti quei meccanismi e quelle tecniche che consentono ad una macchina intelligente di funzionare meglio. Sulla base di quanto detto, un dispositivo tecnologico sarà in grado di rispondere al meglio ad alcuni comandi e a determinate direttive agendo in un modo piuttosto che in un altro a diversi stimoli.

Origini del learning machine

Quando si parla di learning machine non si può non far riferimento ad Alan Turing che ideò alcuni algoritmi tali che permettessero alle macchine di poter apprendere. Dopo il lavoro di Turing, considerato il padre del learning machine, ci sono stati altrettanti sviluppi nel settore informatico. Verso gli anni ’90 si svilupparono diverse teorie statistiche e probabilistiche che hanno avuto molto a che fare con la questione dell’apprendimento automatico.

Diversi tipi di apprendimento automatico

Dal momento in cui vogliamo comprendere qualcosa in più in merito al discorso dell’apprendimento automatico potremmo affermare che esistono diversi tipi di categorie di apprendimento. Supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.

Supervisionato

In questo caso si fa in modo che la macchina riceva una serie di codici ed informazioni. Questi sono elementi utili per fornire una sorta di guida al tipo di lavoro che si vuole svolgere creando una sorta di database da cui poter reperire alcune informazioni.

Non supervisionato

Qui invece le informazioni inserite nella macchina non sono codificate precedentemente. Quindi in questo caso non abbiamo alcun tipo di esempio a cui far riferimento per il funzionamento della macchina e quest’ultima gode di un margine di scelta molto più ampio.

 

Per rinforzo

Si tratta della modalità di apprendimento più complessa. In questo caso siamo difronte ad una macchina che possiede tutti gli strumenti più utili per migliorare il proprio comportamento valutando le circostanze dell’ambiente.

Applicazioni nella vita di tutti i giorni

Dopo aver fornito alcune informazioni riguardo le caratteristiche dell’apprendimento automatico e dopo aver definito alcuni tipi di learning machine è possibile capire come esso venga implicato al giorno d’oggi in qualsiasi momento di vita quotidiana.

Un esempio è il comando vocale, ma non solo. Anche tanti altri esempi di apprendimento automatico caratterizzano alcuni elementi di domotica o ancora le pubblicità traccianti. Insomma, qualsiasi cosa oggi sembra essere mosso dal concetto di apprendimento automatico.

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