Machine Learning

Nel machine learning mostri a un sistema molti esempi e lui ricava da sé la regola, aggiustando numeri interni finché i suoi output non corrispondono agli esempi. Formalmente il ML è un sottoinsieme dell’IA, anche se nella pratica i due termini si usano in modo intercambiabile. Il cambiamento chiave è che chi sviluppa fornisce dati e un obiettivo invece della logica.

In pratica: Invece di elencare ogni parola che segnala una frode, dai in pasto a un modello 100.000 transazioni etichettate e lo lasci trovare i segnali.