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In che modo le macchine, attraverso algoritmi, possono apprendere dall’esperienza e risolvere problemi non lineari supportando le decisioni umane?

G. Bruno Ronsivalle (professore di Tecnologie informatiche e multimediali all’Università di Verona, amministratore di WeMole, consulente scientifico dell’ABI e dell’Aeronautica Militare, esperto di “cervelli artificiali” basati su Reti Neurali) ne ha parlato lo scorso 19 maggio in “Reti complesse di neuroni e macchine che imparano“, la settima delle 10 lezioni sulla Complessità organizzate nel Maggio 2019 dal Complexity Education Project al Museo MACRO di Roma, all’interno del Festival della Complessità.

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Il Machine learning è un insieme di metodi nati per insegnare alle macchine ad apprendere dall’esperienza (proprio come accade per gli esseri umani). Si utilizzano algoritmi che imparano direttamente dai dati, senza partire da modelli pre-impostati, migliorando le loro performance in base alla quantità di informazioni messa a disposizione.

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