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Machine learning for dummies
Luca Massaron, John Paul Mueller
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Machine learning for dummies
Luca Massaron, John Paul Mueller
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Ă propos de ce livre
l machine learning facile! Il machine learning, per quanto possa sembrare un argomento complesso, Ăš un nuovo modo per insegnare al computer a svolgere tutta una serie di compiti utili e importanti. Il rilevamento di frodi, gli annunci in tempo reale su pagine web, l'automazione e il filtraggio dello spam via e-mail e l'utilizzo delle reti neurali per l'elaborazione di immagini, suoni e testi sono solo alcuni esempi. Questa guida aggiornata a Python 3 spiega come iniziare, quali sono e come funzionano gli algoritmi di machine learning, come si utilizzano linguaggi di programmazione quali Python e R, come svolgere compiti pratici utilizzando gli algoritmi piĂč efficaci e molto altro ancora!
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Informations
Sujet
Negocios y empresaSous-sujet
Marketing digital1
Come imparano le macchine
IN QUESTA PARTE
Capitolo 1
Che cosâĂš lâintelligenza artificiale
IN QUESTO CAPITOLO
Lâintelligenza artificiale, detta anche AI dalle iniziali delle parole inglesi artificial intelligence (ma in alcuni testi Ăš abbreviata con IA), Ăš un argomento caldissimo, destinato a destare sempre maggiore interesse grazie al successo di tecnologie come Siri (http://www.apple.com/ios/siri/). La possibilitĂ di parlare con lo smartphone Ăš divertente, ma torna anche utile per scoprire dove si trovi il miglior ristorante di sushi della cittĂ o per sapere come si arriva allâauditorium. Il telefono, quando gli parlate, continua ad apprendere sempre meglio il modo in cui lo fate e fa ogni volta meno errori per cercare di capire che cosa gli chiedete. La capacitĂ del vostro smartphone di apprendere e interpretare il vostro modo di parlare Ăš un esempio pratico di intelligenza artificiale e una parte della tecnologia utilizzata per ottenerla Ăš il machine learning. Al giorno dâoggi, Ăš assai probabile che utilizziate, senza nemmeno accorgervene, le tecnologie di AI e di machine learning.
Per esempio, la possibilitĂ di parlare ai dispositivi in modo che svolgano il compito che vi interessa non Ăš altro che il machine learning al lavoro. Allo stesso modo, i sistemi di suggerimento per gli acquisti (come quello in funzione su Amazon) vi aiutano a scegliere che cosa acquistare sulla base di criteri come acquisti precedenti o di prodotti che completano la vostra attuale selezione. Lâuso di AI e machine learning Ăš destinato ad aumentare con il passare del tempo.
In questo capitolo capiremo che cosâĂš lâAI e scopriremo che cosa significa da svariati punti di vista; per esempio, vedremo che impatto ha sui consumatori, sugli analisti o sugli ingegneri. Scopriremo inoltre che lâAI e il machine learning sono due concetti differenti, sebbene spesso i media facciano confusione. Il machine learning Ăš una cosa nettamente distinta dallâintelligenza artificiale, per quanto siano concetti correlati.
Al di lĂ dellâhype
Al crescere della tecnologia, cresce anche lâhype; ed Ăš evidente che lâAI richiami intorno a sĂ© una grande quantitĂ di hype. Da un lato, alcuni hanno deciso di abbandonarsi alla paura insensata, invece che seguire la scienza: Ăš assai improbabile che il nostro prossimo futuro ci veda alle prese con robot assassini, come quelli del film Terminator. La prima esperienza reale con un androide dotato di intelligenza artificiale sarĂ piĂč probabilmente quella con un assistente sanitario (http://magazine.good.is/articles/robots-elder-care-pepper-exoskeletons-japan) o magari un collega (http://www.computerworld.com/article/2990849/robotics/meet-the-virtual-woman-who-may-take-your-job.html). In veritĂ , le interazioni con le AI e con il machine learning sono giĂ molto comuni. Uno dei motivi per cui Ăš bene leggere questo capitolo Ăš andare al di lĂ dellâhype e scoprire che cosa puĂČ fare per voi lâAI oggi.
PuĂČ essere che abbiate sentito parlare indifferentemente di machine learning e di intelligenza artificiale. LâAI comprende anche il machine learning, il quale perĂČ non definisce completamente lâAI. In questo capitolo cercheremo di aiutarvi a comprendere la relazione fra i due concetti, in modo che possiate meglio intendere come il libro che avete fra le mani puĂČ aiutarvi a imparare a conoscere una tecnologia che, fino a non molto tempo fa, sembrava dovesse rimanere confinata solo nei romanzi di fantascienza.
Machine learning e AI hanno delle forti componenti tecniche; ossia, Ăš possibile quantificare con precisione entrambe le tecnologie sulla base di una teoria (costituita da spiegazioni sostanziate e sperimentate) invece che di una semplice ipotesi (una spiegazione di un fenomeno solamente suggerita). Entrambi, inoltre, hanno solide basi scientifiche, attraverso le quali Ăš possibile mettere alla prova i concetti teorici, creando nuove idee relative a come si potrebbe esprimere il processo del pensiero. Il machine learning, infine, ha anche una componente artistica ed Ăš qui il luogo in cui un analista di talento puĂČ eccellere. In alcuni casi, AI e machine learning sembrano sfidare ogni logica e solo un vero artista riesce a farli funzionare come dovrebbero.
EBBENE SĂ, LE ARMI TOTALMENTE AUTONOME ESISTONO
Prima che qualcuno ci invii le proprie osservazioni in merito alle armi totalmente autonome (ebbene sĂŹ, qualche anima nera sta lavorando su queste tecnologie), in questo libro potrete trovare qualche discussione sullâetica dellâAI, ma per la maggior parte cercheremo di affrontare gli usi positivi e utili dellâAI volti ad aiutare gli esseri umani, invece che a danneggiarli: la maggior parte delle ricerche sullâintelligenza artificiale, in effetti, va proprio nella direzione di questi usi. Online potete trovare articoli che parlano dei pro e dei contro dellâAI, come lâarticolo del Guardian allâindirizzo http://www.theguardian.com/technology/2015/jul/27/musk-wozniakhawking-ban-ai-autonomous-weapons. Ricordate, tuttavia, che queste persone stanno solo tirando a indovinare: non hanno veramente idea di quale sarĂ il futuro dellâAI. Se volete davvero farvela sotto dalla paura, potete trovare ogni genere di sito, come http://www.reachingcriticalwill.org/resources/fact-sheets/critical-issues/7972-fully-autonomous-weapons, nel quale si parla con un buon grado di approfondimento delle armi autonome. Anche su siti come Campaign to Stop Killer Robots (âCampagna per fermare i robot assassiniâ, http://www.stopkillerrobots.org/) potrete trovare gran dovizia di particolari. Vi incoraggiamo inoltre a firmare la lettera per il divieto delle armi autonome allâindirizzo http://futureoflife.org/open-letter-autonomous-weapons/. Non ne abbiamo davvero bisogno.
Ă importante, tuttavia, ricordare che giĂ esistono anche divieti di utilizzo di armi spaziali e chimiche, nonchĂ© di alcuni tipi di armi laser. I diversi paesi del mondo hanno riconosciuto che queste armi non risolvono alcunchĂ©. Molto probabilmente anche le armi totalmente autonome saranno vietate, per il semplice motivo che i cittadini difficilmente sosterranno lâuso di robot assassini. Riassumendo, in questo libro cercheremo di aiutarvi a intendere il machine learning sotto una luce positiva.
Sognando pecore elettriche
Gli androidi (robot specializzati con aspetto e comportamento umani, come Data di Star Trek) e alcuni tipi di robot umanoidi (robot dotati di caratteristiche umane ma facilmente distinguibili dagli esseri umani, come il D3BO â o C3PO che sia â di Star Wars) sono diventati il tipico esempio di intelligenza artificiale. Attraverso di essi i computer vengono presentati in forma antropomorfa. E a dire il vero, Ăš perfettamente possibile che, in futuro, diventi impossibile distinguere immediatamente fra esseri umani e vita sintetica. Gli autori di fantascienza, come Philip K. Dick, hanno previsto da molto tempo questa possibilitĂ , che oggi sembra farsi sempre piĂč vicina. Il romanzo Il cacciatore di androidi (di recente ripubblicato con il titolo Ma gli androidi sognano pecore elettriche?, piĂč conforme allâoriginale Do Androids Dream of Electric Sheep?) tratta proprio del concetto di âpiĂč vero del veroâ. Lâidea sta anche alla base della trama del film Blade Runner (http://www.warnerbros.com/blade-runner). Nei paragrafi a seguire vedremo quanto la tecnologia Ăš arrivata vicina agli ideali presentati nei romanzi e nei film di fantascienza.
Al momento, prevale dappertutto una notevole somiglianza con gli esseri viventi, pur non essendo difficile capire che si sta parlando a un androide. Se provate a guardare online qualche video potrete capire che gli androidi indistinguibili dagli esseri umani sono ben lungi dallâessere realtĂ . Date unâocchiata ai robot giapponesi a questi indirizzi: https://www.youtube.com/watch?v=MaTfzYDZG8 e http://www.nbcnews.com/tech/innovation/humanoid-robot-starts-work-japanese-department-store-n345526. Uno degli esempi piĂč prossimi alla vita reale Ăš Amelia (https://vimeo.com/141610747), la cui storia viene raccontata su ComputerWorld allâindirizzo http://www.computerworld.com/article/2990849/robotics/meet-the-virtual-woman-who-may-take-your-job.html. La tecnologia sta proprio ora per arrivare al punto in cui Ăš possibile sviluppare robot e androidi in tutto e per tutto simili agli esseri viventi, ma al momento non ne esistono ancora.
Storia dellâintelligenza artificiale e del machine learning
Esiste un motivo, oltre allâantropomorfizzazione, per il quale gli esseri umani vedono, come obiettivo ultimo dellâAI, il fatto di essere contenuta allâint...