Come le macchine imparano

Un’introduzione all’Apprendimento per Rinforzo

Scuola Autunnale di Matematica applicata

Novembre-Dicembre 2020

Ti è mai capitato di aprire Netflix e accorgerti che i film e le serie tv suggerite nella home rispecchiano esattamente i tuoi gusti? Oppure di notare che la riproduzione casuale su Spotify ti propone proprio i brani che ti piacciono di più? È un caso? In realtà no.

Si chiama “reinforcement learning” o “apprendimento per rinforzo” ed è uno dei modi in cui le macchine imparano autonomamente dai dati, senza essere specificamente programmate per svolgere tale compito. Se ci pensiamo, non è molto diverso dal modo in cui noi esseri umani impariamo. Nel corso della vita svogliamo varie attività (leggere, osservare, parlare con gli altri …) da cui ricaviamo informazioni. Quello che facciamo poi è cercare delle regole generali che descrivano questa nostra relazione con il mondo esterno e, di volta in volta, migliorare queste regole (e la nostra conoscenza) sulla base delle nuove informazioni raccolte.

In questa scuola estiva scopriremo la matematica che si nasconde dietro questo tipo di apprendimento, cercheremo esempi nella vita di tutti i giorni e applicheremo questi strumenti per risolvere alcuni problemi concreti.

Obiettivi

Saranno appresi concetti di probabilità e di statistica necessari per capire come le macchine imparano. Attraverso l’uso del software R ne vedremo alcune applicazioni. La scuola si propone anche come un’occasione di orientamento per entrare in contatto con temi legati alla Matematica e alla Data Science.