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INTELLIGENZA ARTIFICIALE approfondimenti 54 Ottobre 2021 n Automazione e Strumentazione A FIL DI RETE www.verifiedmarketresearch.com www.gartner.com www.microsoft.com azure.microsoft.com TECNICHE D’INNOVAZIONE DELL’APPRENDIMENTO AUTOMATICO Machine teaching: un modello per la AI di nuova generazione Il machine learning è sempre più diffuso in molti settori aziendali, ma richiede competenze di data science: riuscire a semplificare le tecniche di apprendimento automatico può quindi accelerare la diffusione del ML in un molto più esteso ecosistema di imprese e organizzazioni. Un possibile paradigma di sviluppo per rendere più abbordabile il machine learning è il ‘machine teaching’, una filosofia di apprendimento su cui Microsoft sta puntando con forza. Giorgio Fusari Intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automa- tico, in inglese machine learning (ML), sono ormai strumenti sempre più utilizzati in tutto il mondo, in disparati settori, dalle organizzazioni più evolute per trasformare e migliorare, attraverso l’analisi dei dati, i propri modelli di business, creando nuovi servizi, nuovi livelli di produttività, nuove fonti di valore e ricavi. Anche il machine learning è comunque uno strumento che necessita di miglioramenti, nel senso che riuscire a semplificarne l’utilizzo permetterebbe di accelerare ulteriormente l’innovazione, e consentirebbe a un L’intelligenza artificiale può insegnare ad altre ‘macchine intelligenti’, creando così un nuovo e più funzionale approccio all’apprendimento automatico e al training di reti neurali numero molto maggiore di imprese, organizzazioni e settori industriali di beneficiare di questa tecnologia e di aumentare l’intelligenza incorporata in prodotti, pro- cessi, sistemi. In tale prospettiva, il machine teaching sta proponendosi in maniera crescente come una strada percorribile per rendere più pratico l’uso del machine learning e velocizzarne la diffusione. ML: imperativo categorico per il business I livelli di competitività ottenibili con il machine