Il machine learning (apprendimento automatico) è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di imparare dai dati senza essere programmati in modo esplicito. In pratica, i modelli di machine learning vengono addestrati su grandi set di dati per riconoscere pattern, fare previsioni o prendere decisioni basate su informazioni nuove.
Esistono tre tipi principali di machine learning:
- Apprendimento supervisionato: il modello viene addestrato su un dataset etichettato, dove ogni esempio ha una risposta corretta.
- Apprendimento non supervisionato: il modello cerca pattern nei dati senza risposte etichettate.
- Apprendimento per rinforzo: il modello impara attraverso l’interazione con un ambiente, ricevendo ricompense o penalità per le azioni intraprese.
Il machine learning è alla base di molte applicazioni moderne, come i motori di ricerca, il riconoscimento vocale, la diagnostica medica, la personalizzazione dei contenuti online e le auto a guida autonoma. Questi sistemi migliorano le loro prestazioni man mano che acquisiscono più dati, diventando più precisi e adattabili nel tempo.