Apprendimento automatico: differenze tra le versioni
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[[File:Feed-forward-perceptron.svg|thumb|[[Rete neurale artificiale]] di tipo feed-forward]]
L’'''apprendimento automatico''' (
Arthur Samuel, che coniò il termine nel 1959<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Arthur L. Samuel|anno=1959|titolo=Some studies in machine learning using the game of checkers|rivista=IBM Journal of research and development}}</ref>, in linea di principio identifica due approcci distinti. Il primo metodo, indicato come rete neurale, sviluppa macchine ad apprendimento automatico per impiego generale il cui comportamento è appreso da una rete di commutazione connessa casualmente, a seguito di una routine di apprendimento basata su ricompensa e punizione ([[apprendimento per rinforzo]]). Il secondo metodo, più specifico, consiste nel riprodurre l'equivalente di una rete altamente organizzata progettata per imparare solo attività specifiche. La seconda procedura, che necessita di supervisione e richiede la riprogrammazione per ogni nuova applicazione, è molto più efficiente dal punto di vista computazionale.
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