Apprendimento automatico e dati

Questo video è dedicato in modo più specifico all'apprendimento automatico. È comunque un video generalista, con un tono umoristico, che può essere utilizzato in classe.
Il video presenta i diversi approcci all'apprendimento. Da un lato l'approccio simbolico e dall'altro l'approccio numerico. Il video descrive poi l'apprendimento automatico con le sue due principali modalità di funzionamento: l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento per rinforzo. Viene poi discusso l'apprendimento profondo (o rete neurale profonda), che è una delle modalità di apprendimento automatico e si ispira al funzionamento del cervello.
Oltre agli algoritmi, citati all'inizio del video, Guillaume ci ricorda l'importanza dei dati. Perché questi dati devono essere numerosi e correttamente etichettati, per consentire alle IA di apprendere correttamente e di fare previsioni soddisfacenti. È un'occasione per tornare sulla "fabbricazione" dei dati e sulle sue sfide. Nella sua ultima parte, il video parla infine dell'impatto ambientale dell'IA.
This video is a resource from the AI4T project and is part of the 5-language Mooc produced within its framework - All AI4T teaching resources in English are accessible on the project's GitHub repository web page:
inrialearningl...