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Dialogue: 0,0:00:00.00,0:00:04.90,Default,,0000,0000,0000,,Cos'è l'apprendimento automatico? In questo video proveremo a definirlo e inoltre proveremo
Dialogue: 0,0:00:04.90,0:00:09.52,Default,,0000,0000,0000,,a dare farci un idea su quando usare gli l'apprendimento automatico. Anche tra i pionieri
Dialogue: 0,0:00:09.52,0:00:14.25,Default,,0000,0000,0000,,del apprendimento automatico non c'è una definizione universalmente corretta di cos'è e con non
Dialogue: 0,0:00:14.25,0:00:18.93,Default,,0000,0000,0000,,è un apprendimento automatico. Ma lascia che ti mostri un paio di esempi delle
Dialogue: 0,0:00:18.93,0:00:23.60,Default,,0000,0000,0000,,persone che hanno provato a definirla. Questa è la definizione di apprendimento automatico data
Dialogue: 0,0:00:23.60,0:00:28.52,Default,,0000,0000,0000,,da Arthur Samuel. Lui definì l'apprendimento automatico come il campo di studio che da ai
Dialogue: 0,0:00:31.04,0:00:33.55,Default,,0000,0000,0000,,computer l'abilità di imparare senza essere stato esplicitamente programmato. La fama di Samuel
Dialogue: 0,0:00:33.55,0:00:38.45,Default,,0000,0000,0000,,risale al 1950, quando scrisse un programma per giocare a scacchi. E la
Dialogue: 0,0:00:38.45,0:00:43.60,Default,,0000,0000,0000,,cosa strabiliante che questo programma giocava nello stesso modo che avrebbe fatto Arthur Samuel, che
Dialogue: 0,0:00:43.60,0:00:48.27,Default,,0000,0000,0000,,non era un gran giocatore di scacchi. Anche se non lo era, lui scrisse un programma per giocare
Dialogue: 0,0:00:48.27,0:00:52.24,Default,,0000,0000,0000,,a 10 di 1000 partite contro se stesso. E guardando le posizioni
Dialogue: 0,0:00:52.24,0:00:56.70,Default,,0000,0000,0000,,sulla scacchiera, capiva le situazioni che portavano alla vittoria e quali invece alla
Dialogue: 0,0:00:56.70,0:01:00.72,Default,,0000,0000,0000,,sconfitta. Il programma di scacchi imparava quali erano le buone
Dialogue: 0,0:01:00.72,0:01:04.71,Default,,0000,0000,0000,,e le cattive posizioni, E eventualmente imparava a giocare
Dialogue: 0,0:01:04.71,0:01:09.51,Default,,0000,0000,0000,,meglio di Arthur Samuel stesso. Questo è un risultato notevole.
Dialogue: 0,0:01:09.51,0:01:14.54,Default,,0000,0000,0000,,In ogni caso Samuel stesso continuo a non essere un buon giocatore di scacchi. Ma poiché
Dialogue: 0,0:01:14.54,0:01:19.25,Default,,0000,0000,0000,,il computer aveva la pazienza di giocare decine di migliaia di partite. Come nessun
Dialogue: 0,0:01:19.25,0:01:24.28,Default,,0000,0000,0000,,umano avrebbe la pazienza di fare così tante volte. Facendo questo il computer era in grado
Dialogue: 0,0:01:24.28,0:01:29.24,Default,,0000,0000,0000,,di ottenere così tanta esperienza a scacchi da diventare
Dialogue: 0,0:01:29.24,0:01:33.82,Default,,0000,0000,0000,,un giocatore migliore di Arthur Samuel. C'è qualcosa di informare in
Dialogue: 0,0:01:33.82,0:01:38.55,Default,,0000,0000,0000,,questa vecchia definizione. Qui abbiamo una definizione un po' più recente di Tom
Dialogue: 0,0:01:38.55,0:01:43.61,Default,,0000,0000,0000,,Mitchell, un amico, in Carnegie Mellon. Così Tom definisce l'apprendimento automatico
Dialogue: 0,0:01:43.61,0:01:48.82,Default,,0000,0000,0000,,dicendo che, è un problema di apprendimento è definito come segue. Disse, un programma per
Dialogue: 0,0:01:48.82,0:01:53.84,Default,,0000,0000,0000,,computer su dice che apprenda da un esperienza E, considerando un azione T, e alcune
Dialogue: 0,0:01:53.84,0:01:58.68,Default,,0000,0000,0000,,performance misurate P. E se queste performance T, misurate da P migliorado
Dialogue: 0,0:01:58.68,0:02:03.76,Default,,0000,0000,0000,,l'esperienza E. I penso che possiamo usare questo definire per fare una
Dialogue: 0,0:02:03.76,0:02:08.35,Default,,0000,0000,0000,,rima. Per una partita di scacchi ad esempio l'esperienza e, sarà
Dialogue: 0,0:02:08.35,0:02:13.25,Default,,0000,0000,0000,,l'esperienza di avere 10 di mille partite contro se stessa. Il
Dialogue: 0,0:02:13.25,0:02:17.74,Default,,0000,0000,0000,,l'incarico t, sarà il compito di giocare a scacchi e la performance misurata P,
Dialogue: 0,0:02:17.74,0:02:22.40,Default,,0000,0000,0000,,darà la probabilità che vincerà la prossima partita contro un
Dialogue: 0,0:02:22.40,0:02:27.16,Default,,0000,0000,0000,,nuovo sfidante. Attraverso questi video, io ti chiederò occasionalmente
Dialogue: 0,0:02:27.16,0:02:32.29,Default,,0000,0000,0000,,delle cose, ti farò delle domande per assicurarmi che tu stia capendo i
Dialogue: 0,0:02:32.29,0:02:36.89,Default,,0000,0000,0000,,contenuti. Qui c'è una, delle migliori definizioni di apprendimento automatico di Tom
Dialogue: 0,0:02:36.89,0:02:42.29,Default,,0000,0000,0000,,Mitchell. Analiziamo il programma che classifica la tua email come spam o non
Dialogue: 0,0:02:42.29,0:02:47.83,Default,,0000,0000,0000,,spam. Quindi In un email client come questo, puoi cliccare il bottone di spam per indicare
Dialogue: 0,0:02:47.83,0:02:53.26,Default,,0000,0000,0000,,certe email come spam, ma non altre email. In base a quali email marchi come spam,
Dialogue: 0,0:02:53.26,0:02:59.05,Default,,0000,0000,0000,,il tuo programma per e-mail impara meglio come filtrare le tue email. Quest'è
Dialogue: 0,0:02:59.05,0:03:04.29,Default,,0000,0000,0000,,il compito T in questo scenario? Tra pochi secondi il video s'interromperà. E quando lo farà,
Dialogue: 0,0:03:04.29,0:03:09.60,Default,,0000,0000,0000,,dovrai usare il tuo mouse per scegliere uno dei quattro pulsanti, e farmi
Dialogue: 0,0:03:09.60,0:03:40.19,Default,,0000,0000,0000,,sapere qual'è la risposta esatta alla domanda. Quale può essere
Dialogue: 0,0:03:40.19,0:03:45.75,Default,,0000,0000,0000,,la performance misurata P. E quindi le performance del nostro compito nel nostro sistema
Dialogue: 0,0:03:45.75,0:03:50.53,Default,,0000,0000,0000,,nell'eseguire il compito T, nelle performance misurate P verranno migliorate dopo
Dialogue: 0,0:03:50.53,0:03:55.96,Default,,0000,0000,0000,,l'esperienza E. In questa classe spero d'insegnarvi le vari tipi di
Dialogue: 0,0:03:55.96,0:04:00.93,Default,,0000,0000,0000,,algoritmi d'apprendimento. Ci sono vari tipi differenti di algoritmi d'apprendimento.
Dialogue: 0,0:04:00.93,0:04:05.65,Default,,0000,0000,0000,,I principali due sono chiamati apprendimento supervisionato e apprendimento
Dialogue: 0,0:04:05.65,0:04:10.69,Default,,0000,0000,0000,,non supervisionato. Definiremo meglio questi termini nei prossimi video. Ma
Dialogue: 0,0:04:10.69,0:04:16.03,Default,,0000,0000,0000,,possiamo anticipare qualcosa. L'idea è che nell'apprendimento supervisionato non andremo ad insegnare
Dialogue: 0,0:04:16.03,0:04:20.51,Default,,0000,0000,0000,,al computer come fare qualcosa, mentre nell'apprendimento non supervisionato il computer
Dialogue: 0,0:04:20.51,0:04:25.02,Default,,0000,0000,0000,,imparerà da solo. Non preoccuparti se questi due terminologie non hanno ancora senso, nei prossimi
Dialogue: 0,0:04:25.02,0:04:29.74,Default,,0000,0000,0000,,due video, saprai esattamente cosa sono questi due tipi d'apprendimento.
Dialogue: 0,0:04:29.74,0:04:34.07,Default,,0000,0000,0000,,Inoltre altri eccitanti termini come apprendimento rinforzato e sistemi
Dialogue: 0,0:04:34.07,0:04:38.62,Default,,0000,0000,0000,,raccomandanti. Questi sono altri tipi di algoritmi di apprendimento automatico del quale noi parleremo
Dialogue: 0,0:04:38.62,0:04:42.46,Default,,0000,0000,0000,,più tardi, ma i due tipi di usati di apprendimento automatico sono probabilmente
Dialogue: 0,0:04:42.46,0:04:46.79,Default,,0000,0000,0000,,l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato che noi andremo definire nei prossimi
Dialogue: 0,0:04:46.79,0:04:51.12,Default,,0000,0000,0000,,due video e spenderemo molto tempo in questa classe a parlare di questi due tipi di
Dialogue: 0,0:04:51.12,0:04:55.72,Default,,0000,0000,0000,,algoritmi d'apprendimento. Inoltre spenderemo molto tempo in questa classe
Dialogue: 0,0:04:55.72,0:05:00.05,Default,,0000,0000,0000,,a dare dei consigli su come applicare questi algoritmi d'apprendimento. Questo è
Dialogue: 0,0:05:00.05,0:05:04.44,Default,,0000,0000,0000,,qualcosa che io ritengo molto importante, ma spesso che non
Dialogue: 0,0:05:04.44,0:05:08.17,Default,,0000,0000,0000,,mai saputo insegnassero in qualsiasi altro corso. Insegnare sugli algoritmi
Dialogue: 0,0:05:08.17,0:05:12.51,Default,,0000,0000,0000,,d'apprendimento è come darti una serie di strumenti, ed è molto più importante
Dialogue: 0,0:05:12.51,0:05:17.62,Default,,0000,0000,0000,,insegnarti come usare questi strumenti, che darti gli strumenti stessi. Potremmo
Dialogue: 0,0:05:17.62,0:05:22.41,Default,,0000,0000,0000,,fare un analogia con l'apprendere come diventare un carpentiere. Immagina qualcuno che ti
Dialogue: 0,0:05:22.41,0:05:26.96,Default,,0000,0000,0000,,insegna come diventare un carpentiere e ti dice qui abbiamo un martello, qui c'è
Dialogue: 0,0:05:26.96,0:05:31.08,Default,,0000,0000,0000,,un cacciavite, qui una sega, buona fortuna. Non andrebbe bene, giusto? Tu, tu, tu hai
Dialogue: 0,0:05:31.08,0:05:34.80,Default,,0000,0000,0000,,tutte questi strumenti, ma è molto più importante imparare come usare
Dialogue: 0,0:05:34.80,0:05:38.93,Default,,0000,0000,0000,,questi strumenti nel modo corretto. C'è una grossa differenza, tra, tra le persone che
Dialogue: 0,0:05:38.93,0:05:43.46,Default,,0000,0000,0000,,sanno come usare gli algoritmi d'apprendimento rispetto a chi non sa come
Dialogue: 0,0:05:43.46,0:05:47.63,Default,,0000,0000,0000,,usare questi strumenti. Qui alla Silicon Valley dove vivo, quando io vado
Dialogue: 0,0:05:47.63,0:05:52.33,Default,,0000,0000,0000,,dalle differenti compagnie anche al topo della Silicon Valley molto spesso vedo
Dialogue: 0,0:05:52.33,0:05:56.43,Default,,0000,0000,0000,,persone che provano ad applicare algoritmi d'apprendimento per alcuni problemi e
Dialogue: 0,0:05:56.43,0:06:00.86,Default,,0000,0000,0000,,qualche volta ci lavorano ben per sei mesi. Ma qualche volta
Dialogue: 0,0:06:00.86,0:06:05.12,Default,,0000,0000,0000,,quando guardo quello che stanno facendo io, io gli dico, o meglio, gli vorrei dire, cavolo, se tu
Dialogue: 0,0:06:05.12,0:06:09.71,Default,,0000,0000,0000,,mi avessi chiamato sei mesi fa, probabilmente avresti applicato l'algoritmo in modo
Dialogue: 0,0:06:09.71,0:06:14.47,Default,,0000,0000,0000,,in modo leggermente differente e le possibilità di successo sarebbero
Dialogue: 0,0:06:14.47,0:06:19.65,Default,,0000,0000,0000,,state molto più alte. Quindi quello che faremo in questa classe è spendere molto tempo a
Dialogue: 0,0:06:19.65,0:06:23.52,Default,,0000,0000,0000,,parlare di come, effettivamente sviluppare sistemi ad apprendimento
Dialogue: 0,0:06:23.52,0:06:27.60,Default,,0000,0000,0000,,automatico, e come prendere le migliori decisioni per
Dialogue: 0,0:06:27.60,0:06:31.32,Default,,0000,0000,0000,,costruire il tuo sistema, così quando costruirai il tuo algoritmo
Dialogue: 0,0:06:31.32,0:06:35.39,Default,,0000,0000,0000,,non sarai come quelle persone che fanno il lavoro male per sei mesi
Dialogue: 0,0:06:35.39,0:06:39.37,Default,,0000,0000,0000,,Qualcuno capisce che non sta funzionando affatto e ha buttato
Dialogue: 0,0:06:39.37,0:06:43.52,Default,,0000,0000,0000,,sei mesi di lavoro. Quindi io andrò veramente a spendere del tempo
Dialogue: 0,0:06:43.52,0:06:47.71,Default,,0000,0000,0000,,per insegnarti tutte le migliori pratiche nelle macchine d'apprendimento e
Dialogue: 0,0:06:47.71,0:06:52.05,Default,,0000,0000,0000,,AI e come far funzionare queste cose come lo fanno le migliori persone
Dialogue: 0,0:06:52.05,0:06:56.14,Default,,0000,0000,0000,,alla Silicon Valley o in giro per il mondo. Spero di renderti una delle migliori persone per
Dialogue: 0,0:06:56.14,0:06:59.90,Default,,0000,0000,0000,,come disegnare e costruire sistemi di apprendimento automatico e AI. Quindi,
Dialogue: 0,0:06:59.90,0:07:04.70,Default,,0000,0000,0000,,questo è l'apprendimento automatico e questo è il principale argomento che spero d'insegnarti. Nel prossimo
Dialogue: 0,0:07:04.70,0:07:09.02,Default,,0000,0000,0000,,video, andrò a definirti cos'è l'apprendimento supervisionato e dopo di quello, cos'è
Dialogue: 0,0:07:09.02,0:07:13.76,Default,,0000,0000,0000,,un apprendimento non supervisionato. Inoltre, inizieremo a dire quando usare uno o l'altro.