Il machine learning (apprendimento automatico) è una tecnologia che consente ai computer di imparare dai dati e fare previsioni o prendere decisioni senza essere esplicitamente programmati per farlo. Funziona un po' come l'apprendimento umano: il computer osserva esempi (dati) e impara da essi per fare previsioni future.

Immagina di avere un assistente che guarda tanti esempi di qualcosa e poi impara a riconoscerlo o a fare previsioni basate su questi esempi. Non c'è bisogno di dire al computer
esattamente cosa fare; basta dargli dati, e lui impara.

Il Machine Learning può fare molte cose utili, tra cui:

Prevedere il futuro: Come prevedere se farà bello o pioverà, o quale sarà il prezzo delle azioni domani.
Riconoscere oggetti: Come identificare oggetti o persone nelle foto (riconoscimento facciale).
Classificare dati: Come separare le email in posta in arrivo o spam.
Raccomandare cose: Come suggerire film o prodotti che potrebbero piacerti, basandosi su ciò che hai già visto o comprato.
Rilevare anomalie: Come trovare transazioni sospette in un sistema bancario.

Tipologie o Branche del Machine Learning

Ci sono tre principali branche del Machine Learning:

Apprendimento Supervisionato (Supervised Learning)

Qui, il computer impara da esempi etichettati. Ogni esempio ha un input (caratteristiche) e un output desiderato (etichetta).
Esempio: Immagina di voler insegnare a un computer a riconoscere cani e gatti. Gli mostri molte immagini di cani e gatti (input) e gli dici per ciascuna se è un cane o un gatto (etichetta). Il computer impara a riconoscere i cani e i gatti dalle immagini.
Tipi di problemi:
Classificazione: Prevedere una categoria (es. cane o gatto).
Regressione: Prevedere un numero (es. prezzo di una casa).

Apprendimento Non Supervisionato (Unsupervised Learning)

Qui, il computer cerca di trovare schemi nei dati senza avere esempi etichettati.
Esempio: Hai un sacco di foto senza etichette e vuoi che il computer trovi gruppi di foto simili (come raggruppare tutte le foto di cani insieme e tutte le foto di gatti insieme).
Tipi di problemi:
Clustering: Raggruppare dati simili (es. segmentazione dei clienti).
Riduzione della Dimensione: Semplificare i dati mantenendo le informazioni importanti (es. compressione delle immagini).

Apprendimento per Rinforzo (Reinforcement Learning)

Qui, il computer impara attraverso tentativi ed errori. Riceve ricompense o punizioni per le sue azioni e cerca di massimizzare le sue ricompense.
Esempio: Pensa a un robot che deve imparare a camminare. Inizia provando a muoversi in modi diversi. Se cade, riceve una punizione. Se riesce a fare un passo, riceve una ricompensa. Col tempo, impara a camminare bene.
Applicazioni: Giochi (es. scacchi, Go), controllo robotico, ottimizzazione delle risorse.