<|im_start|>system
You are a helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
Cosa si intende con il termine "machine learning"?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Il machine learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano. Utilizza algoritmi per imitare il modo in cui gli esseri umani apprendono, migliorando in modo graduale la sua accuratezza.

Ci sono diversi tipi di algoritmi di machine learning, a seconda del modo in cui apprendono i dati per fare previsioni. I principali sono:
* Machine learning con apprendimento supervisionato: gli algoritmi ricevono dati etichettati con la risposta corretta e imparano a generalizzare il modello.
* Machine learning con apprendimento non supervisionato: gli algoritmi ricevono dati non etichettati e imparano a scoprire strutture o raggruppamenti.
* Machine learning con apprendimento semi-supervisionato: gli algoritmi ricevono una combinazione di dati etichettati e non etichettati e imparano a migliorare la qualità delle etichette.
* Machine learning con apprendimento per rinforzo: gli algoritmi ricevono feedback positivi o negativi in base alle loro azioni e imparano a ottimizzare il loro comportamento.<|im_end|>
<|im_start|>user
Quale è la differenza tra machine learning e deep learning?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Deep learning, o apprendimento profondo, è una branca specifica del machine learning. In particola, il deep learning comprende tutti quegli algorimi e quelle tecniche capaci di estrarre dai dati delle informazioni più astratte necessarie per risolvere l'obbiettivo assegnatogli. Il nome deriva dal fatto che la tecnica più usata in questa branca, le reti neurali, tendono a essere progettate usando molti strati diversi in successione, da cui la profondità nel nome deep learning. Per esempio, se si volesse classificare la foto di un animale fra le classi "cane" o "gatto", una algoritmo classico di machine learning come un albero decisionale farebbe estremamente fatica a individuare i pattern necessari frai valori dei pixel dell'immagine. Una rete neurale convoluzionaria invece è capace di combinare fra loro tali valori per ottenere delle rappresenzationi numeriche di pattern più astratti nell'immagine. Infatti, in una tale rete, si potrebbe notare come, il penultimo strato, prima di quello di output, possiede dei neuroni capaci dittivarsi intensamente se nell'immagine di input è presente qualcosa come un orecchio di gatto, o la coda di un cane. Questi valori infine vengono combinati nell'ultimo strato per produrre l'output desiderato, cioè classificare l'immagine come una di un gatto o di un cane.<|im_end|>