Lezione dal corso Intelligenza Artificiale applicata al Marketing
Cos'è il machine learning, si sente spessissimo parlare di machine learning.
Spesso si parla di machine learning, intelligenza artificiale, statistica e non si sa che cosa è la differenza.
Beh, ma che Lanning è un po' di tutto questo? Cioè il machine learning è un campo di ricerca che sta all'intersezione tra la statistica l'intelligenza artificiale e l'informatica.
Quindi nel machine learning troviamo un po' di statistica, un po' di intelligenza artificiale e un po' di informatica.
L'obiettivo del machine learning è quello di creare dei sistemi degli algoritmi che siano in grado di apprendere e migliorare le proprie performance, a partire dai dati.
Dove applicato il Mak E-learning? Fondamentalmente oggi ovunque, quando Netflix vi suggerisce un film da vedere o un'altra piattaforma vi suggerisce un film da vedere quello in macelleria Ning quando una qualsiasi applicazione di food delivery vi suggerisce un risk in cui ordinare un piatto da ordinare.
Quello é Mark Heller Ning Quando una qualsiasi piattaforma di e-commerce vi suggerisce quale prodotto comprare dietro un algoritmo di machine learning quando in una radio online personalizzata si basa su meccanismi di suo algoritmo di machine learning.
Quando il vostro smartphone è in grado di riconoscere le foto i volti dei vostri amici.
Anche lì ci sono algoritmi di machine learning perché si usa il machine learning? Fondamentalmente sarebbe possibile e si fa creare applicazioni di intelligenza artificiale senza utilizzare il machine learning, ma utilizzando una serie di regole codificate.
Facciamo l'esempio di voler creare un sistema di Chuck per le mail che vanno in spam, quindi voglio creare un sistema che automaticamente mi mandi in spam l'email che per me sono spam senza utilizzare un algoritmo di machine learning, ma utilizzando un algoritmo basato su regole.
Quello che potrei fare è costruire una lista di parole è che secondo me sono sempre presenti o sono spesso presenti nelle mail spam e poi costruire un programma basata su regole solitamente informatica.
Le regole sono fx.
Se succi allora fai quest'altro, quindi alla macchina gli si dice controlla il testo della mail.
Se trovi una delle parole che ho messo nella mia blacklist, allora mi classifichi quella mail come spam funziona si'.
In questo caso però, perché usare regole codificate presenta due problemi due problemi fondamentali.
Il primo è che la logica richiesta per prendere una decisione è specifica per un singolo contesto, per un singolo dominio, per un singolo compito e quindi questo tipo di algoritmi non sono scalabili, perché tutte le volte che cambia, anche in maniera molto piccola il dominio o il contesto o il compito, io dovrei riguardare il codice, rimettere mano al codice e quindi diventa un lavoro abbastanza pesante di riscrittura dell'intero sistema l'altro problema ancora più grande è che progettare delle regole significa avere una profondissima conoscenza di come una certa decisione dovrebbe essere o sarebbe presa da un esperto umano.
Nel caso della spam.
Magari è semplice, in altri casi è molto più difficile.
E questo è il motivo per cui un task che adesso è dato per scontato quello del ricordo del riconoscimento facciale non è stato risolto.
È stato un problema irrisolto fino al duemila uno, perché il computer e l'uomo ve vedono in maniera diversa, riconoscono le immagini in maniera diversa e quindi il task di riconoscimento facciale non è possibile risolverlo con un algoritmo basato su regole, ma deve essere risolto in maniera diversa e fondamentalmente è stato risolto con algoritmi di machine learning e ancor più con algoritmi di deep learning.
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