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Robotics and Automation in Computer Science - Keynote Template
ID: 14760
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Il apprendimento della tecnologia (TL) e l'intelligenza artificiale (AI) sono campi strettamente correlati che hanno fatto significativi progressi negli ultimi anni, rivoluzionando varie industrie e la vita quotidiana. L'intelligenza artificiale si riferisce al concetto più ampio di macchine in grado di svolgere compiti in modo intelligente, mentre il Technology learning è un sottoinsieme dell'AI che coinvolge l'uso di algoritmi e modelli statistici per consentire alle macchine di migliorare le loro prestazioni su compiti specifici attraverso l'esperienza. L'AI comprende una vasta gamma di tecnologie, inclusi sistemi basati su regole, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), robotica e visione artificiale. ML, d'altra parte, si concentra sullo sviluppo di modelli che apprendono i pattern dai dati, consentendo ai sistemi di fare previsioni, classificare informazioni o persino generare nuovi dati basati sull'esperienza acquisita.
Al suo nucleo, il machine learning può essere categorizzato in tre tipi principali: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo. Nell'apprendimento supervisionato, i modelli vengono addestrati su dati etichettati, il che significa che i dati di input sono abbinati all'output corretto. Questo viene comunemente utilizzato in compiti come la rilevazione dello spam, la classificazione delle immagini e il riconoscimento del linguaggio parlato. L'apprendimento non supervisionato, invece, tratta dati non etichettati, in cui il sistema cerca di identificare pattern nascosti o raggruppamenti, spesso utilizzato in compiti di clustering o rilevamento delle anomalie. L'apprendimento per rinforzo è un sistema basato sul feedback in cui un agente impara a compiere azioni all'interno di un ambiente per massimizzare i premi cumulativi, comunemente utilizzato nella robotica e nei giochi.
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