Va bene, so dove stai pensando, stai pensando, Andre.
Non ho idea di cosa stai parlando.
Che cos'è l'apprendimento automatico?
Non mi hai detto proprio niente.
Non ho niente a cui candidarmi.
Bene, torniamo all'argomento delle macchine e dei computer e del fatto che non capiscono davvero le
parole.
Destra.
Se chiedo al mio computer, ehi, questo è un serpente?
Questo è un pitone?
Il mio computer non avrà idea di cosa sto parlando.
Quando guardo l'immagine di un serpente, non importa di che colore sia, non importa se è un
cartone animato o un'immagine della vita reale o se ha direzioni diverse con diversi animali, posso identificare
subito un serpente.
Il nostro cervello lo sa.
Ma per dire al mio computer cos'è un serpente.
È quasi impossibile, giusto, perché ci sono così tanti fattori, un serpente non ha gambe e braccia, ma.
Un aereo non ha gambe e braccia.
Un serpente ha le squame, ma poi il computer mi chiederà cosa sono le squame?
Ma con l'apprendimento automatico, possiamo effettivamente insegnare a un computer a sapere cos'è un serpente, o almeno far finta che lo
sappia.
Quindi come lo facciamo?
Bene, ti ricordi questo diagramma.
Io spero.
È semplicemente quello che facciamo in programmazione, cioè diamo un input, diciamo, un elenco di uno, due,
tre, lo diamo a una funzione e c'è un output di due, quattro, sei.
Quindi, chiaramente, questa funzione moltiplica per due gli elementi della nostra lista nella nostra lista e spesso i nostri programmi sono
procedurali.
Cioè, abbiamo se questo, poi quello fai questo, quindi questo tipo di condizioni, diciamo al computer cosa
fare.
Scriviamo come programmatori l'input.
E la funzione e tutto ciò che fa il computer è in realtà solo calcolare usando l'input e la funzione,
l'output, e può farlo molto, molto velocemente per noi invece di far fare qualcosa a un essere umano quando diciamo
che un elenco è lungo milioni di elementi .
L'apprendimento automatico cambia questa idea.
Dice, ehi, dammi l'input e dammi quello che vuoi che sia l'output, cioè dammi tutti i dati
che hai.
E a proposito, dimmi qual è la risposta o almeno qual è l'output che vuoi.
Quindi, in questo caso, voglio che l'input sia un elenco di uno, due e tre e che l'output sia un elenco di
due, quattro e sei.
E poi la parte interessante è che come sviluppatori, diamo questo input e output, ma con l'apprendimento automatico, diciamo, ehi
macchina, capisci cos'è questa funzione, perché se ti do diciamo invece di un elenco, un elenco di tutte
queste immagini di serpenti o forse animali, e voglio che tu mi dica se questa immagine ha un
serpente o no, o forse queste cento immagini, quale di loro ha dei serpenti?
Beh, non so come dirti come farlo.
Quindi, invece, lo capisci da solo.
Ecco tutte le immagini ed ecco quello che mi aspetto che l'output sia, serpente o non serpente.
E con l'apprendimento automatico, la funzione è generata o creata dalla macchina, suona davvero bene, vero?
E questo è l'apprendimento automatico.
È semplicemente una funzione.
Quindi, invece di scrivere la funzione come abbiamo fatto prima con l'apprendimento automatico, la macchina scrive la
funzione, gli diamo solo l'input e l'output e la parola funzione può essere sostituita con un
modello.
Potresti aver sentito parlare del modello di apprendimento automatico della parola.
Questo è tutto un modello.
È una funzione che riceve un input e restituisce un output.
Un'altra parola potrebbe essere algoritmo, un algoritmo di apprendimento automatico, un robot di apprendimento automatico e, alla
fine, è un cervello.
Fingiamo che questa macchina sia un cervello che comprende gli input e ci fornisce l'output desiderato.
Ora, l'interessante effetto collaterale di questo è che spesso quando parliamo di modelli di apprendimento
automatico, queste funzioni sono davvero difficili da capire perché il computer presenta questa funzione come un essere
umano, è difficile capire davvero come funziona.
E poiché questi modelli diventano sempre più complessi, diventa sempre più difficile per noi sviluppatori
capire come funziona, il che solleva molti problemi.
Ma non abbiamo bisogno di entrare in questo.
Ora, come puoi vedere, la parte principale di questo è che per addestrare questa macchina, per creare questa
funzione, dobbiamo darle dei dati.
E perché sia davvero, davvero buono, dobbiamo dargli tantissimi dati.
E poi vogliamo testare per assicurarci che questi dati che forniamo ci diano l'output corretto.
Quindi, alla fine della giornata, l'apprendimento automatico è semplicemente un computer che scrive la propria funzione in base agli input
e agli output.
È piuttosto bello, non è vero?
Ci vediamo nel prossimo video.
Ciao.