Leggendo un articolo questa mattina ho realizzato che faccio machine teaching da una vita. Mi spiego meglio.
Il machine learning, più o meno, tutti sanno che cos’è: addestrare un algoritmo a riconoscere gattini (fare previsioni) facendogli vedere mille foto di gattini (addestramento del modello). Il machine learning è però solo uno dei possibili strumenti a supporto delle decisioni.Esiste anche una vasta famiglia di strumenti che possono essere definiti come modelli di machine teaching. Questi fanno parte del bagaglio di base di qualunque persona si occupi di ricerca operativa: la programmazione logica, la programmazione per vincoli (constrained programming) e la programmazione lineare (linear programming) con tutte le sue varie specializzazioni.
Questi strumenti vengono catalogati sotto il termine di programmazione dichiarativa, perché dichiarando la struttura di un problema in termini di vincoli ed obiettivi, si istruisce un algoritmo generico a risolvere un problema specifico. Ne avevo già parlato in un post su medium: https://poderico.medium.com/la-programmazione-dichiarativa-come-sistema-di-intelligenza-artificiale-d51caae9201
Può però valer la pena, fosse anche per migliorare l’efficacia della comunicazione e fare un po’ di marketing a tecnologie ancora poco conosciute, identificare questi algoritmi con il termine “machine teaching”.
La prima pagina di Google riporta citazioni al machine teaching, ma sempre come specializzazioni del machine learning. Credo possa valere la pena cambiarne completamente il contesto.
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