La tua risorsa unica per conoscenze approfondite sul machine learning e tutorial pratici.
Il machine learning (ML) è il sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) basato su algoritmi in grado di "apprendere" i modelli dei dati di addestramento e, successivamente, fare inferenze accurate sui nuovi dati. Questa capacità di riconoscimento dei modelli consente ai modelli di machine learning di prendere decisioni o fare previsioni senza istruzioni esplicite e codificate. Il machine learning, e in particolare il deep learning, è la spina dorsale della maggior parte dei moderni sistemi di AI.
In questa guida completa troverai una raccolta di contenuti relativi al machine learning, come articoli esplicativi, tutorial, episodi di podcast e molto altro.
Come primo passo del tuo percorso, esplora le spiegazioni introduttive sul machine learning per ottenere una comprensione di alto livello.
Esplora la data science e i principi statistici fondamentali che alimentano i casi d'uso del machine learning.
Il feature engineering è il processo di selezione, trasformazione e creazione di nuove caratteristiche a partire da dati non elaborati, per migliorare le prestazioni dei modelli di ML.
L'apprendimento supervisionato utilizza set di dati di input e output etichettati dall'uomo per addestrare modelli ML.
L'apprendimento non supervisionato analizza e raggruppa set di dati non etichettati scoprendo schemi nascosti o raggruppamenti di dati senza la necessità di input umano.
L'apprendimento semi-supervisionato combina l'apprendimento supervisionato e non supervisionato utilizzando dati etichettati e non etichettati per addestrare modelli per attività di classificazione e regressione.
L'apprendimento per rinforzo consente a un agente autonomo di apprendere attraverso tentativi ed errori, ricevendo feedback sotto forma di premi o penalità per le sue azioni.
Il deep learning utilizza reti neurali multilivello, chiamate reti neurali profonde, per simulare il processo decisionale del cervello umano.
L'AI generativa è un tipo di AI che crea contenuti originali (testo, immagini, video, audio o codice software) in risposta a un prompt o a una richiesta dell'utente.
L'addestramento del modello è il processo di "insegnamento" a un modello di machine learning, al fine di ottimizzare le prestazioni su un set di dati di addestramento di attività di esempio pertinenti agli eventuali casi d'uso del modello.
Le librerie di machine learning sono raccolte di codice pre-scritto, funzioni e strumenti che semplificano lo sviluppo e l'implementazione di algoritmi e modelli di ML.
MLOps, abbreviazione di machine learning operations, è un insieme di pratiche progettate per aiutare i professionisti a creare processi standardizzati per la creazione e l'esecuzione di modelli di ML.
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente a un modello di elaborare il linguaggio umano attraverso la linguistica computazionale e le tecniche statistiche.
La computer vision utilizza il machine learning (ML) per insegnare a computer e sistemi a "vedere", ovvero a ricavare informazioni significative da immagini digitali, video e altri input visivi.
Addestra, convalida, adatta e implementa le funzionalità di AI generativa, foundation model e machine learning con IBM watsonx.ai, uno studio aziendale di nuova generazione per builder AI. Crea applicazioni AI in tempi ridotti e con una minima quantità di dati.
Metti l'AI al servizio della tua azienda grazie all'esperienza leader di settore e alla gamma di soluzioni di IBM nel campo dell'AI.
Reinventa i flussi di lavoro e le operazioni critiche aggiungendo l'AI per massimizzare le esperienze, il processo decisionale in tempo reale e il valore di business.