"Spiega come funzionano gli algoritmi di apprendimento automatico."
Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano i dati per costruire modelli in grado di fare previsioni e decisioni. In sostanza, questi algoritmi rilevano schemi in grandi quantità di dati e utilizzano questi schemi per fare previsioni o decisioni. Ci sono numerosi tipi di algoritmi di apprendimento automatico, come gli algoritmi di apprendimento supervisionato e quelli di apprendimento non supervisionato. Gli algoritmi di apprendimento supervisionato richiedono dati di addestramento etichettati, mentre quelli di apprendimento non supervisionato possono lavorare con dati non etichettati. Nel caso degli algoritmi di apprendimento supervisionato, gli algoritmi vengono addestrati con dati etichettati per creare modelli in grado di fare previsioni accurate. Nel caso degli algoritmi di apprendimento non supervisionato, gli algoritmi vengono utilizzati per trovare schemi nei dati e identificare cluster o gruppi di punti dati.