I punti più importanti dell'articolo sono: 1. Machine Learning è un sottocampo dell'Intelligenza Artificiale che si occupa di costruire sistemi in grado di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo. 2. Gli algoritmi di Machine Learning apprendono dai dati etichettati, che possono essere supervisionati o non supervisionati. 3. Gli algoritmi di apprendimento supervisionato utilizzano dati etichettati per fare previsioni mentre gli algoritmi di apprendimento non supervisionati analizzano i modelli nei dati. 4. Esistono vari tipi di algoritmi di Machine Learning, come reti neurali, alberi decisionali, naïve bayes, support vector machine e k-mean clustering. 5. Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning e utilizza più livelli di neuroni artificiali per elaborare i dati. 6. L'apprendimento automatico viene utilizzato in molte applicazioni, come il riconoscimento facciale, il rilevamento di oggetti, l'elaborazione del linguaggio naturale e altro ancora.
Articolo: Le basi dell'apprendimento automatico
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