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L'Apprendimento Automatico Svelato: Una Guida Per Profani Alle Macchine Che Possono Aiutare Chiunque, Indipendentemente Dalla Conoscenza
| AUTHOR | Coppola, Domenico |
| PUBLISHER | Independently Published (08/06/2025) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
Immagina di entrare in cucina senza avere idea di come preparare i biscotti. Una ricetta tradizionale ti guiderebbe passo dopo passo, proprio come la programmazione tradizionale, che si basa su regole predefinite. Ora immagina di imparare da centinaia di foto di biscotti, alcuni perfetti, altri bruciati, e di individuare autonomamente degli schemi. Questo è il machine learning: lasciare che i computer imparino dai dati anziché da istruzioni rigide.
Il machine learning (ML) consiste nell'addestrare i computer a riconoscere schemi e prendere decisioni senza essere programmati esplicitamente. Come insegnare a un cane attraverso ricompense anziché comandi, gli algoritmi di ML apprendono per tentativi, errori e feedback, migliorando nel tempo man mano che elaborano più dati.
La differenza fondamentale tra i sistemi tradizionali e quelli di machine learning risiede nel modo in cui gestiscono i problemi. I programmi tradizionali utilizzano regole fisse per produrre output, come la conversione da Celsius a Fahrenheit. Ma per compiti complessi, come prevedere la pioggia, il machine learning è più efficace. Invece di codificare regole rigide, il ML analizza vasti dati meteorologici per scoprire schemi e migliorare le sue previsioni.
Un'analogia utile è insegnare ai bambini a riconoscere gli animali. È possibile elencare le caratteristiche di un gatto o mostrare diverse immagini etichettate "gatto" finché il bambino non riconosce i gatti in qualsiasi forma. Il machine learning fa quest'ultima cosa: generalizza da molti esempi, imparando a riconoscere anche varianti non familiari.
I programmi tradizionali si guastano in nuove condizioni, ma il machine learning si adatta. I filtri antispam, ad esempio, si evolvono man mano che gli spammer cambiano tattica. Tuttavia, il machine learning non è impeccabile. Può identificare erroneamente le cose se non ha visto dati diversi, e spesso è una "scatola nera", rendendo difficile spiegare le decisioni - un problema serio in settori ad alto rischio come l'assistenza sanitaria o il diritto.
Tuttavia, il machine learning sta trasformando i settori, dall'individuazione delle frodi alla creazione artistica. Prospera grazie all'adattabilità, il che lo rende essenziale per un mondo in continua evoluzione. Come un fornaio che impara facendo, il machine learning migliora con ogni esperienza.
Il machine learning (ML) consiste nell'addestrare i computer a riconoscere schemi e prendere decisioni senza essere programmati esplicitamente. Come insegnare a un cane attraverso ricompense anziché comandi, gli algoritmi di ML apprendono per tentativi, errori e feedback, migliorando nel tempo man mano che elaborano più dati.
La differenza fondamentale tra i sistemi tradizionali e quelli di machine learning risiede nel modo in cui gestiscono i problemi. I programmi tradizionali utilizzano regole fisse per produrre output, come la conversione da Celsius a Fahrenheit. Ma per compiti complessi, come prevedere la pioggia, il machine learning è più efficace. Invece di codificare regole rigide, il ML analizza vasti dati meteorologici per scoprire schemi e migliorare le sue previsioni.
Un'analogia utile è insegnare ai bambini a riconoscere gli animali. È possibile elencare le caratteristiche di un gatto o mostrare diverse immagini etichettate "gatto" finché il bambino non riconosce i gatti in qualsiasi forma. Il machine learning fa quest'ultima cosa: generalizza da molti esempi, imparando a riconoscere anche varianti non familiari.
I programmi tradizionali si guastano in nuove condizioni, ma il machine learning si adatta. I filtri antispam, ad esempio, si evolvono man mano che gli spammer cambiano tattica. Tuttavia, il machine learning non è impeccabile. Può identificare erroneamente le cose se non ha visto dati diversi, e spesso è una "scatola nera", rendendo difficile spiegare le decisioni - un problema serio in settori ad alto rischio come l'assistenza sanitaria o il diritto.
Tuttavia, il machine learning sta trasformando i settori, dall'individuazione delle frodi alla creazione artistica. Prospera grazie all'adattabilità, il che lo rende essenziale per un mondo in continua evoluzione. Come un fornaio che impara facendo, il machine learning migliora con ogni esperienza.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9798296813213
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
Italian
More Product Details
Page Count:
148
Carton Quantity:
52
Product Dimensions:
5.00 x 0.32 x 8.00 inches
Weight:
0.34 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Computers | Artificial Intelligence - General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Immagina di entrare in cucina senza avere idea di come preparare i biscotti. Una ricetta tradizionale ti guiderebbe passo dopo passo, proprio come la programmazione tradizionale, che si basa su regole predefinite. Ora immagina di imparare da centinaia di foto di biscotti, alcuni perfetti, altri bruciati, e di individuare autonomamente degli schemi. Questo è il machine learning: lasciare che i computer imparino dai dati anziché da istruzioni rigide.
Il machine learning (ML) consiste nell'addestrare i computer a riconoscere schemi e prendere decisioni senza essere programmati esplicitamente. Come insegnare a un cane attraverso ricompense anziché comandi, gli algoritmi di ML apprendono per tentativi, errori e feedback, migliorando nel tempo man mano che elaborano più dati.
La differenza fondamentale tra i sistemi tradizionali e quelli di machine learning risiede nel modo in cui gestiscono i problemi. I programmi tradizionali utilizzano regole fisse per produrre output, come la conversione da Celsius a Fahrenheit. Ma per compiti complessi, come prevedere la pioggia, il machine learning è più efficace. Invece di codificare regole rigide, il ML analizza vasti dati meteorologici per scoprire schemi e migliorare le sue previsioni.
Un'analogia utile è insegnare ai bambini a riconoscere gli animali. È possibile elencare le caratteristiche di un gatto o mostrare diverse immagini etichettate "gatto" finché il bambino non riconosce i gatti in qualsiasi forma. Il machine learning fa quest'ultima cosa: generalizza da molti esempi, imparando a riconoscere anche varianti non familiari.
I programmi tradizionali si guastano in nuove condizioni, ma il machine learning si adatta. I filtri antispam, ad esempio, si evolvono man mano che gli spammer cambiano tattica. Tuttavia, il machine learning non è impeccabile. Può identificare erroneamente le cose se non ha visto dati diversi, e spesso è una "scatola nera", rendendo difficile spiegare le decisioni - un problema serio in settori ad alto rischio come l'assistenza sanitaria o il diritto.
Tuttavia, il machine learning sta trasformando i settori, dall'individuazione delle frodi alla creazione artistica. Prospera grazie all'adattabilità, il che lo rende essenziale per un mondo in continua evoluzione. Come un fornaio che impara facendo, il machine learning migliora con ogni esperienza.
Il machine learning (ML) consiste nell'addestrare i computer a riconoscere schemi e prendere decisioni senza essere programmati esplicitamente. Come insegnare a un cane attraverso ricompense anziché comandi, gli algoritmi di ML apprendono per tentativi, errori e feedback, migliorando nel tempo man mano che elaborano più dati.
La differenza fondamentale tra i sistemi tradizionali e quelli di machine learning risiede nel modo in cui gestiscono i problemi. I programmi tradizionali utilizzano regole fisse per produrre output, come la conversione da Celsius a Fahrenheit. Ma per compiti complessi, come prevedere la pioggia, il machine learning è più efficace. Invece di codificare regole rigide, il ML analizza vasti dati meteorologici per scoprire schemi e migliorare le sue previsioni.
Un'analogia utile è insegnare ai bambini a riconoscere gli animali. È possibile elencare le caratteristiche di un gatto o mostrare diverse immagini etichettate "gatto" finché il bambino non riconosce i gatti in qualsiasi forma. Il machine learning fa quest'ultima cosa: generalizza da molti esempi, imparando a riconoscere anche varianti non familiari.
I programmi tradizionali si guastano in nuove condizioni, ma il machine learning si adatta. I filtri antispam, ad esempio, si evolvono man mano che gli spammer cambiano tattica. Tuttavia, il machine learning non è impeccabile. Può identificare erroneamente le cose se non ha visto dati diversi, e spesso è una "scatola nera", rendendo difficile spiegare le decisioni - un problema serio in settori ad alto rischio come l'assistenza sanitaria o il diritto.
Tuttavia, il machine learning sta trasformando i settori, dall'individuazione delle frodi alla creazione artistica. Prospera grazie all'adattabilità, il che lo rende essenziale per un mondo in continua evoluzione. Come un fornaio che impara facendo, il machine learning migliora con ogni esperienza.
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