File not found
trading a breve termine

Decreto Aiuti bis, in Senato c'è l'intesa sul Superbonus

Covid, Sileri rassicura: "La pandemia non ci preoccupa più, il peggio non tornerà"Azzolina: "Cinque anni di scuola media e stipendi più alti agli insegnanti"Chi è Alfredo Mantovano, il Sottosegretario di Stato alla Presidenza del Consiglio dei ministri

post image

Superbonus, il nuovo governo punta a ridurre la detrazione con la nuova manovraL’online learning permette ai sistemi di apprendere in modo costante all’affiorare di nuovi dati. Ai vantaggi legati a simili processi corrispondono però delle complessità.Numerosi servizi funzionano oggi grazie all’intelligenza artificiale e al machine learning. Una tecnologia,Campanella quest’ultima, che talvolta sfocia nel deep learning, processo che prevede un apporto umano più limitato.Il machine learning classico si distingue poi da quello online per le modalità con cui le informazioni gli vengono fornite e per le sue tempistiche di funzionamento. Indice dei contenuti La definizione di online learningI vantaggi dell’apprendimento onlineApplicazioni dell’apprendimento in tempo realeQuanto è utile l’online learning?La definizione di online learningIl machine learning tradizionale prevede un funzionamento per batch, blocchi di informazioni completamente forniti al sistema in fase di apprendimento per l’addestramento del modello e che in seguito costituiranno la base del suo processo decisionale. In questo caso, è dunque necessario che il training dataset (dati utilizzati per l’addestramento) sia disponibile in precedenza.L’online learning – o machine learning in tempo reale (real time machine learning) – è invece una combinazione di tecniche di machine learning che vede dati che vengono sottoposti al sistema in ordine sequenziale. Il modello apprende e si aggiorna in continuazione e ciò rende il sistema particolarmente efficiente e scalabile, adatto a gestire non solo una grande quantità di dati, ma anche informazioni che giungono ad alta frequenza.  Mentre nelle tecniche di machine learning tradizionale (offline) le informazioni vengono acquisite inizialmente per poi informare tutte le decisioni prese dal modello, nell’online learning la fase di apprendimento e quella decisionale risultano quindi interattive. Ogni nuovo dato acquisito modifica le condizioni sulla base delle quali il sistema si troverà a prendere decisioni.Il punto di partenza per lo sviluppo di algoritmi di online learning è un’astrazione chiamata ‘algoritmo chiaroveggente’, un sistema in grado di prendere sempre la decisione ottimale sulla base di una conoscenza totale. Un algoritmo di online learning si migliora a ogni step e, all’aumentare dei dati, è capace di effettuare decisioni sempre più accurate, decisioni che – teoricamente – diventeranno ottimali una volta osservati tutti i dati disponibili.I vantaggi dell’apprendimento onlineLa principale caratteristica dell’apprendimento in tempo reale è dunque il suo essere online. Mentre nei modelli di apprendimento offline il sistema generalizza partendo dai pattern osservati nei dati di addestramento fornitigli in precedenza, in quelli di apprendimento online il sistema parte da una generalizzazione iniziale, ma questa viene modificata di volta in volta. Le decisioni vengono rivalutate all’aggiornarsi (continuo) dei dati, a ogni passaggio.Nel caso dei big data, le informazioni arrivano in grandi quantità e molto velocemente, perciò sottoporre questa tipologia di dati a un modello offline potrebbe non essere efficiente in termini di tempo. I modelli online sono infatti pronti per essere aggiornati in tempo reale e agire di conseguenza. I costi per l’addestramento continuo di questi potranno essere maggiori, ma la loro flessibilità e la loro adattabilità sono preferibili quando le informazioni che si vogliono sottoporre al sistema costituiscono un flusso continuo e sempre in aggiornamento.Il continuo aggiornamento dei dati in un sistema online corrisponde però anche a una potenziale modifica delle prestazioni complessive del modello. L’algoritmo dovrà infatti far convergere tutti i punti dati in tempo reale ed eventuali errori nei dati influenzeranno inevitabilmente il funzionamento dell’intero sistema. È dunque richiesto un costante monitoraggio del processo nel tempo.Applicazioni dell’apprendimento in tempo realeLe tecniche di apprendimento online possono essere utilizzate per la risoluzione di diversi problemi e per l’esecuzione di numerosi compiti, supervisionati e non.È frequente, per esempio, l’utilizzo di sistemi basati sull’apprendimento in tempo reale per la classificazione supervisionata – soprattutto binaria – di dati (si pensi alla separazione delle e-mail tra spam e non spam). Altri tipi di classificazione supervisionata includono dati ed elementi ‘multi-etichetta’, che risultano più complessi. Le tecniche di apprendimento online sono utilizzate anche per attività di analisi di regressione – ovvero per l’analisi di una serie di dati raccolti naturalmente nel tempo in ordine sequenziale – e per i sistemi di raccomandazione. Questi ultimi, se muniti di sistemi di filtraggio collaborativo, possono infatti offrire raccomandazioni più precise e sempre aggiornate sulla base dei feedback dei singoli utenti (si pensi, per esempio, a Netflix, a YouTube o a TikTok). Un compito solitamente eseguito in modalità non supervisionata è invece il cosiddetto ‘clustering’, ovvero il raggruppamento di elementi che condividono caratteristiche comuni all’interno della stessa categoria. Ciò permette di rendere i dati ancora più accessibili e facilmente recuperabili.L’online learning trova numerose altre applicazioni in ambito decisionale all’interno di molte aziende. Per esempio, nel campo del marketing – con l’ottimizzazione delle campagne pubblicitarie digitali per quanto riguarda il budget – o sulle piattaforme di e-commerce, i cui sistemi potrebbero variare i prezzi a seconda delle tendenze di acquisto dei clienti.Quanto è utile l’online learning?Gli algoritmi di online learning sono solitamente più veloci di quelli di apprendimento offline e, dato il loro costante aggiornamento – corrispondente alla loro esposizione a nuovi dati, disponibili sequenzialmente e in tempo reale – risultano molto utili in settori meno statici e caratterizzati da una mole molto grande di dati oggetto di analisi.I punti dati cambiano in continuazione e, se questo rappresenta un vantaggio, ciò potrebbe condurre a problematiche legate all’elaborazione dei dati in casi di assenza di rete legata a diverse potenziali variabili (guasti del sistema in primis). Allo stesso modo, l’online learning – proprio a causa del suo continuo mutare – potrebbe richiedere una maggiore supervisione umana nel tempo perché un errore di acquisizione o elaborazione dei dati potrebbe portare a errori sistematici.  Detto ciò, è comunque evidente quanto più vantaggioso sia l’online learning rispetto all’offline learning in settori dinamici e caratterizzati da una continua evoluzione.

Chi è Guido Crosetto, il ministro della Difesa del governo MeloniSalvini fa Salvini e grida: “Ne ho le palle piene di immigrati che sbarcano”

Ancora tensioni in Forza Italia, Giorgio Mulè: "Meloni ci ha delusi, Tajani si dimetta da coordinat

Human rights watch contro Giorgia Meloni: “Preoccupante per migranti, aborto e diritti civili"Flop Lega, perché Salvini dà la colpa all’appoggio a Draghi

Chi è Gilberto Pichetto Fratin, ministro dell'Ambiente e Sicurezza energetica del Governo MeloniFlat tax incrementale, cos'è e come funziona la proposta di Giorgia Meloni

Consultazioni al Quirinale, verso il nuovo governo: il calendario

Lorenzo Fontana, chi è il leghista eletto Presidente della CameraGargani: “Se la maggioranza non sarà chiara Draghi accetterà il bis come Mattarella”

Ryan Reynold
Carlo Calenda: "Il governo Meloni durerà 4-6 mesi, destra litigiosa, inesperta e incompetente"Mario Draghi: finito l'idillio con Giorgia Meloni?Salvini: "Puntiamo a quota 100 eletti in Parlamento, 9% non è il dato che volevamo"

Professore Campanella

  1. avatarForza Italia, la proposta di Gasparri: "Capacità giuridica anche al nascituro". Il PD insorgeEconomista Italiano

    Caro bollette, atteso per giovedì 8 settembre cdm per definire risorse nuovo dl aiutiElezioni politiche 25 settembre 2022, Giorgia Meloni dopo la vittoria: "Notte di orgoglio e di riscatto"Letta: "Il simbolo del Pd rimanga esattamente così com'è"Camera dei deputati: Alessandro Zan vicepresidente? L'idea del PD

    1. Elezioni politiche 25 settembre 2022, il programma elettorale di Renzi e Calenda e del Terzo Polo

      1. avatarLorenzo Fontana, chi è il leghista eletto Presidente della CameraCapo Analista di BlackRock

        Contagi in risalita e monito di Roberto Speranza: "Il Covid non è vinto"

  2. avatarChi è Giancarlo Giorgetti, il ministro dell'Economia del governo MeloniGuglielmo

    Meloni: "Ricostruzioni irreali, il governo sarà di livello"Flat tax incrementale, cos'è e come funziona la proposta di Giorgia MeloniGoverno Meloni, ipotesi appoggio esterno della Lega se Salvini non sarà ministro dell'InternoBicamerale, cos'è la commissione proposta da Giorgia Meloni per discutere del presidenzialismo

    VOL
  3. avatarNotizie di Politica italiana - Pag. 171BlackRock Italia

    L'Internazionale di Giorgia Meloni che sarà anti-salvinianaGoverno Meloni, ecco quali saranno i primi interventi e le prime misureBerlusconi paciere: “Io e la Merkel possiamo mediare con Putin”Meloni: “Con Draghi nessun inciucio e prudenza con il toto-ministri"

Azzolina: "Cinque anni di scuola media e stipendi più alti agli insegnanti"

Federico Mollicone (FdI): "In Italia le coppie omossessuali non sono legali, non sono ammesse"Superbonus, il nuovo governo punta a ridurre la detrazione con la nuova manovra*