L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale che si occupa dello sviluppo di algoritmi in grado di apprendere dai dati esistenti per fare previsioni, classificazioni e rilevare modelli. Uno degli algoritmi di apprendimento automatico più popolari e ampiamente utilizzati è l'algoritmo di apprendimento supervisionato. Questo algoritmo crea un modello da dati etichettati cercando modelli nei dati di addestramento, rendendolo uno degli approcci di apprendimento automatico più efficaci per attività di apprendimento supervisionato come il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale. I suoi maggiori vantaggi sono la sua capacità di fare previsioni dai dati passati, anche quando non ha mai visto i dati prima, e la sua capacità di modificare le sue previsioni sulla base di nuovi dati.
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