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Il Machine Learning è una branca dell'IA in cui i sistemi imparano dai dati per migliorare le proprie prestazioni senza essere programmati esplicitamente.
Cos'è il Machine Learning?
Il Machine Learning (ML) è un sottocampo dell'intelligenza artificiale in cui gli algoritmi apprendono schemi dai dati per fare previsioni o prendere decisioni.
Tipi di apprendimento
- Supervisionato: apprendimento da esempi etichettati (classificazione, regressione)
- Non supervisionato: scoperta di strutture in dati non etichettati (clustering)
- Per rinforzo: apprendimento per tentativi ed errori con ricompense (RLHF per ChatGPT)
- Auto-supervisionato: usato dagli LLM (predizione della parola successiva)
Machine Learning e LLM
I Large Language Model (LLM) come GPT-4 e Claude usano il Deep Learning, una forma avanzata di ML:
- Pre-addestramento: apprendimento da miliardi di testi
- Fine-tuning: adattamento a compiti specifici
- RLHF: allineamento alle preferenze umane
Impatto sulla visibilità
Comprendere il ML aiuta a ottimizzare per l'IA:
- I modelli apprendono schemi ricorrenti sul web
- Gli algoritmi privilegiano i contenuti di qualità
- I dati strutturati facilitano l'apprendimento
- Coerenza e ripetizione rafforzano le associazioni
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