Machine Learning: Introduzione all'apprendimento automatico

Oggi si sente sempre più spesso parlare di Machine Learning, Big Data, Data Science e Deep Learning. Sono concetti che stanno rivoluzionando molti ambiti delle nostre vite ed è quindi importante comprenderli anche da parte di chi, pur non essendo un tecnico in questi settori, è chiamato a prendere decisioni e a valutare strategie che prevedono l'uso di tali strumenti.

L'obiettivo del presente testo è fare in modo che il lettore che si avvicina a tali tematiche per la prima volta sia in grado di comprenderne l’utilità e i limiti e di avere un lessico di base per essere in grado di approfondire i vari concetti introdotti anche da un punto di vista tecnico. Un punto di vista che, per mantenere il discorso a livello introduttivo, non è volutamente esplorato con pienezza.

Il primo capitolo affronta il concetto di apprendimento da un punto di vista generale e introduce concetti propedeutici di analisi dei dati e Statistica. Il secondo capitolo introduce il lettore al lessico usato da chi opera nel settore del Machine Learning. Il terzo e il quarto capitolo spiegano i concetti comu- nemente usati per classificare le teniche di Machine Learning: apprendimento supervisionato e non supervisionato; appren- dimento formale ed emergente. Infine l’ultimo capitolo illu- stra una delle tecniche di Machine Learning: quella delle Self Organizing Maps.