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L'ASSIMILAZIONE AUTOMATICA - L'addestramento delle macchine e le logiche dell'apprendimento

di Grazia Garzo

N. 5

Guida al Diritto

Per rispondere a tali criticità, la ricerca ha avviato direzioni evolutive. Da un lato, si è sviluppato il cosiddetto reinforcement learning distribuito, in cui più agenti collaborano simultaneamente al medesimo processo, aumentando la velocità e la qualità dell'apprendimento. Dall'altro, ha preso forma il paradigma del meta-reinforcement learning, in grado di consentire all'agente di apprendere non solo dall'esperienza piena, ma anche da episodi frammentari, costruendo modelli trasferibili ad ambienti nuovi o parzialmente noti.

Tra le pieghe, ormai sempre meno teoriche, dell'intelligenza artificiale si colloca un ambito tanto affascinante quanto pericolosamente tecnico: quello dell'apprendimento automatico. Come già accennato, si tratta in sostanza della modalità attraverso la quale la macchina non si limita più a eseguire comandi, ma apprende sia pure in senso proprio algoritmico per selezionare risposte, per riconoscere schemi, per restituire soluzioni.

I meccanismi dell'apprendimento automatico

I modelli di apprendimento che oggi informano i principali...

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Argomenti

I punti chiave

  1. I meccanismi dell'apprendimento automatico
  2. Il modello dell'apprendimento supervisionato e non
  3. I settori sanitari e giuridici e i cosiddetti modelli di clustering
  4. La modalità dell'apprendimento per rinforzo
  5. Al riparo delle criticità con il cosiddetto reinforcement learning distribuito

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