Alla scoperta dei fondamenti del Machine Learning

I fondamenti del Machine Learning potrebbero essere sinteticamente definiti come tutti quei concetti teorici e quelle metodologie che permettono alle macchine di apprendere dai dati. Questi comprendono:

• principi statistici e matematici utilizzati per analizzare e interpretare i dati;
• modelli probabilistici impiegati per realizzare previsioni;
• algoritmi di apprendimento in grado di analizzare i dati, identificare pattern, fare previsioni o prendere decisioni, ma anche svolgere compiti come la classificazione e la regressione;
• paradigmi di apprendimento, che può essere supervisionato, non supervisionato o per rinforzo, a seconda dei diversi tipi di applicazioni;
• integrazione con big data e cloud computing, per migliorare capacità e scalabilità dei modelli di apprendimento automatico;
• linguaggi di programmazione come Python e Java, utilizzati per sviluppare algoritmi, manipolare e visualizzare dati, implementare modelli, automatizzare processi complessi e scalare soluzioni di ML.

Tutti questi elementi sono fondamentali per creare e addestrare un modello su un insieme di dati, rendendolo in grado di aggiustare i propri parametri al fine di minimizzare l’errore nelle previsioni. Non è quindi difficile capire come il Machine Learning sia un sottoinsieme dell’IA tanto affascinante quanto complesso. Per comprenderlo veramente e saper sfruttare al meglio tutte le sue potenzialità, è fondamentale formarsi a partire dalle basi. Non a caso, Deep Learning Italia propone un corso dedicato proprio a questo: “Fondamenti di Machine Learning”. Le lezioni mirano a trasferire i principali contenuti teorici e pratici dell’apprendimento automatico seguendo una struttura bottom-up, partendo quindi da esempi pratici e motivanti.