IA moderna: padroneggia il machine learning e l’apprendimento dai dati

L’IA moderna comprende approcci in cui il sistema apprende dai dati alcune delle regolarità necessarie per svolgere un compito. In questa dispensa analizzeremo il machine learning, distinguendo apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e reinforcement learning. Approfondiremo inoltre concetti fondamentali come addestramento, parametri e iperparametri, training, validation e test set, generalizzazione, overfitting e underfitting, fino ad arrivare ad algoritmi come regressione lineare, alberi decisionali, k-means e Q-learning.

IA moderna

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Elementi chiave

IA moderna = apprendimento dai dati: il sistema apprende regolarità modificando i parametri di un modello anziché ricevere tutte le regole esplicitamente.

Machine learning = dati o esperienza → algoritmo di apprendimento → modello, capace di utilizzare le regolarità apprese su nuovi casi.

Parametri ≠ iperparametri: i parametri vengono appresi dai dati; gli iperparametri configurano dall’esterno il modello o il processo di apprendimento.

Generalizzazione = capacità di funzionare correttamente su dati nuovi, non semplicemente ottenere prestazioni elevate sugli esempi utilizzati nell’addestramento.

Training ≠ validation ≠ test: il primo apprende i parametri, il secondo guida le scelte progettuali, il terzo valuta il modello finale.

Underfitting ≠ overfitting: il primo apprende insufficientemente le regolarità; il secondo si adatta troppo al training e generalizza peggio.

Supervisionato → output conosciuti; non supervisionato → struttura dei dati; reinforcement learning → ricompense derivanti dall’interazione.

Classificazione ≠ regressione: la classificazione prevede una categoria discreta, mentre la regressione prevede un valore numerico continuo.

Feature ≠ parametro: le feature descrivono gli esempi del dataset; i parametri appartengono internamente al modello e vengono appresi.

Funzione di perdita = misura dell’errore del modello, che l’algoritmo cerca di ridurre modificando progressivamente i parametri.

Apprendimento non supervisionato = ricerca di strutture latenti senza output di riferimento, attraverso clustering, riduzione della dimensionalità o rilevamento delle anomalie.

K-means → assegnazione al centroide più vicino ↔ ricalcolo dei centroidi, ripetuti fino alla convergenza per ottenere k cluster.

Reinforcement learning = stato → azione → ambiente → nuovo stato + reward, con l’obiettivo di massimizzare il ritorno cumulativo atteso.

Reward ≠ value ≠ policy: la reward valuta una conseguenza immediata, il value stima il futuro, la policy sceglie l’azione.

Q-learning → Q(stato, azione): apprende il valore delle azioni attraverso l’esperienza, bilanciando esplorazione e sfruttamento per migliorare la strategia.

febogamedev | Ottobre 3, 2026 | 8:17 am

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