Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano i dati per creare modelli in grado di effettuare previsioni e prendere decisioni. In sostanza, questi algoritmi rilevano modelli in grandi quantità di dati e li utilizzano per fare previsioni o decisioni. Esistono numerosi tipi di algoritmi di apprendimento automatico, come algoritmi di apprendimento supervisionato e algoritmi di apprendimento non supervisionato. Gli algoritmi di apprendimento supervisionato richiedono dati di addestramento etichettati, mentre gli algoritmi di apprendimento non supervisionati possono funzionare con dati non etichettati. Nel caso di algoritmi di apprendimento supervisionato, gli algoritmi vengono addestrati con dati etichettati per creare modelli in grado di effettuare previsioni accurate. Nel caso di algoritmi di apprendimento non supervisionati, gli algoritmi vengono utilizzati per trovare modelli nei dati e identificare cluster o gruppi di punti dati.
Spiega come funzionano gli algoritmi di machine learning.