Apprendimento, nel contesto dell'intelligenza artificiale (IA), indica il processo attraverso cui un sistema informatico migliora le proprie prestazioni in un compito specifico partendo da dati o esperienze. Diversamente dai metodi tradizionali basati su regole codificate manualmente, l'apprendimento permette al sistema di individuare schemi, adattarsi a nuove situazioni e automatizzare le decisioni. Si distingue per la capacità di evolvere e generalizzare da nuovi esempi, differenziandosi dagli algoritmi deterministici. Esistono diversi paradigmi di apprendimento: supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato e per rinforzo, ciascuno adatto a problematiche e tecniche algoritmiche specifiche.
Casi d'uso ed esempi di applicazione
L'apprendimento è al centro di numerose applicazioni di IA: riconoscimento di immagini, traduzione automatica, rilevamento di frodi, raccomandazioni personalizzate e guida autonoma. Ad esempio, nel riconoscimento vocale, consente di trascrivere la voce in testo utilizzando grandi dataset audio. In ambito finanziario, prevede i comportamenti del mercato analizzando gli storici delle transazioni. Nell'industria, ottimizza la manutenzione predittiva individuando segnali precoci di guasto.
Principali strumenti software, librerie e framework
Numerosi strumenti facilitano l'implementazione dell'apprendimento nell'IA. Tra i più diffusi troviamo TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, XGBoost e LightGBM. Questi framework offrono librerie per manipolazione dati, costruzione di modelli, addestramento e valutazione. Altri strumenti come Hugging Face Transformers e FastAI forniscono soluzioni specifiche già pronte.
Ultimi sviluppi, evoluzioni e tendenze
Recentemente, il deep learning ha abilitato progressi notevoli, soprattutto con l'emergere di grandi modelli linguistici e architetture neurali avanzate. Le tendenze attuali includono apprendimento auto-supervisionato, che riduce la dipendenza dai dati etichettati, e transfer learning, che consente di riutilizzare modelli pre-addestrati. Inoltre, l'apprendimento federato sta emergendo per promuovere sistemi più attenti alla privacy dei dati.