Video: Quale algoritmo usare? Classificatore vs Regressore 2024
Alcuni siti online potrebbero far credere che le statistiche e l'apprendimento automatico siano due tecnologie completamente diverse. Ad esempio, quando leggi Statistiche contro Machine Learning, combatti!, si ha l'idea che le due tecnologie non siano solo diverse, ma addirittura ostili l'una verso l'altra. Il fatto è che le statistiche e l'apprendimento automatico hanno molto in comune e che le statistiche rappresentano una delle cinque tribù (scuole di pensiero) che rendono fattibile l'apprendimento automatico. Le cinque tribù sono
- Simbolici: L'origine di questa tribù è nella logica e nella filosofia. Questo gruppo si basa sulla deduzione inversa per risolvere i problemi.
- Connectionists: L'origine di questa tribù è nelle neuroscienze. Questo gruppo si basa su backpropagation per risolvere i problemi.
- Evoluzionari: L'origine di questa tribù è nella biologia evolutiva. Questo gruppo si basa sulla programmazione genetica per risolvere i problemi.
- Bayesiani: Questa origine di questa tribù è in statistica. Questo gruppo si basa sull'inferenza probabilistica per risolvere i problemi.
- Analogizzatori: L'origine di questa tribù è in psicologia. Questo gruppo si affida alle macchine del kernel per risolvere i problemi.
L'obiettivo ultimo dell'apprendimento automatico è quello di combinare le tecnologie e le strategie adottate dalle cinque tribù per creare un singolo algoritmo (l'algoritmo master) in grado di apprendere qualsiasi cosa. Ovviamente, raggiungere questo obiettivo è molto lontano. Anche così, scienziati come Pedro Domingos stanno attualmente lavorando per raggiungere questo obiettivo.
Usando la strategia della tribù bayesiana, risolvi la maggior parte dei problemi usando una qualche forma di analisi statistica. Vedete strategie adottate da altre tribù descritte, ma la ragione principale per cui si inizia con le statistiche è che la tecnologia è già ben consolidata e compresa. In effetti, molti elementi di statistica si qualificano più come ingegneria (in cui sono implementate le teorie) rispetto a scienza (in cui vengono create le teorie). Comprendere il ruolo degli algoritmi nell'apprendimento automatico è essenziale per definire come funziona l'apprendimento automatico.
