Imprendimento automatico
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L'imprendimento automatico (in ingleise machine learning, abbreviou ML) o l'é un campo de studio ligou à l'intelligensa artifiçiale ch'o l'à da fâ co-o sviluppo e o studio d'algoritmi statistichi che peuan imprende da-i dæti e generalizzâli à di dæti no visti, e donca portâ avanti di compiti sensa de instruçioin espliçite[1]. De reçente, e ræ neurale artifiçiale an scompassou e prestaçioin de tante atre metodologie preçedente pe l'imprendimento automatico.
L'imprendimento automatico o l'attreuva de applicaçioin inte tanti campi, compreiso a traduçion automatica[2][3], a vixon artifiçiale[4], o conoscimento vocale[5], l'agricoltua[6] e a meixiña. Sciben che no tutto l'imprendimento automatico o se basa in sciâ statistica, a statistica computaçionale (ch'a s'òccupa de fâ de previxoin pe mezo di computer) a l'é unna vivagna importante de metodi pe sto campo. L'imprendimento automatico o l'é ascì ben ben ligou à l'ottimizzaçion matematica, ch'a ghe fornisce di metodi, de teorie e di dominni d'applicaçion. Quand'o l'é applicou à di problemi commerçiali, l'imprendimento automatico o l'é dito analixi predittiva.
Stöia
modìficaL'imprendimento automatico o se sviluppa insemme a-o studio de l'intelligensa artifiçiale e o gh'é ligou ben ben: fin da-e primme tentative de definî l'intelligensa artifiçiale comme discipriña academica, çerti reçercatoî aivan mostrou de l'interesse pe-a poscibilitæ che e machine imprendessan da-i dæti. Sti reçercatoî, comme o Marvin Minsky, o Arthur Samuel e o Frank Rosenblatt, a-a fin di anni '50 aivan çercou de resòlve o problema segge pe mezo de di metodi formali, segge con di algoritmi che a-a giornâ d'ancheu en diti ræ neurale. Tra i atri metodi stæti provæ inti anni '50 gh'é ascì quelli basæ in sciô raxonamento probabilistico, e unna propòsta do Alan Turing ch'a l'à antiçipou i algoritmi genetichi[7][8].
Sciben che into campo de l'intelligensa artifiçiale l'interesse pe-o machine learning e i scistemi basæ in scê ræ neurale o s'é ammermou, a reçerca a l'é anæta avanti e a l'à avuo un repiggio a-a meitæ di anni '80 co-a redescoverta da backpropagation[7]. Di anni '90 o campo de l'imprendimento automatico o l'à comensou torna à prosperâ, co-o neuvo propòxito de resòlve di problemi prattichi incangio de çercâ de razzonze l'intelligensa artifiçiale.
Nòtte
modìfica- ↑ (EN) Christopher M. Bishop, Pattern recognition and machine learning, Springer, 2006, ISBN 0387310738. URL consultòu o 10 novénbre 2019.
- ↑ (EN) Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le, Sequence to Sequence Learning with Neural Networks, in Advances in Neural Information Processing Systems, n. 27, 2014.
- ↑ (EN) NLLB Team, Scaling neural machine translation to 200 languages, in Nature, n. 630, 2024.
- ↑ (EN) Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton, ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (PDF), in Advances in Neural Information Processing Systems, n. 2, 2012.
- ↑ (EN) Alec Radford, Jong Wook Kim, Tao Xu, Greg Brockman, Christine McLeavey, Ilya Sutskever, Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision, 2022.
- ↑ (EN) Sharada P. Mohanty, David P. Hughes, Marcel Salathé, Using Deep Learning for Image-Based Plant Disease Detection, in Front. Plant Sci, n. 7, 2016.
- ↑ 7,0 7,1 (EN) Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 2003, ISBN 978-0-13-790395-5.
- ↑ (EN) Alan Turing, Computing machinery and intelligence, in MIND, n. 236, 1950, DOI:10.1093/mind/LIX.236.433.
Atri progetti
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