L'apprendimento automatico è una branca dell'Intelligenza Artificiale (AI) che consente ai computer di apprendere dai dati e fare previsioni senza essere esplicitamente programmati. Comprende due tipi di apprendimento: apprendimento supervisionato, in cui al computer vengono forniti dati etichettati per ottimizzare i suoi algoritmi, e apprendimento non supervisionato, in cui al computer viene fornito un input e cerca modelli nei dati. L'apprendimento automatico viene utilizzato in vari campi per migliorare l'automazione, il riconoscimento dei modelli e l'analisi predittiva.
L'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale che fornisce ai computer la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. Si concentra sullo sviluppo di programmi per computer in grado di accedere ai dati e utilizzarli per imparare da soli. Il processo di apprendimento automatico è diviso in due parti, apprendimento supervisionato e non supervisionato. Nell'apprendimento supervisionato, al computer viene fornito un output per ogni input e utilizzato per ottimizzare i suoi algoritmi per produrre un output generalizzato. Nell'apprendimento non supervisionato, il computer riceve un input e quindi cerca modelli o tendenze nei dati.
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