Fondamenti teorici del machine learning

L’apprendimento automatico costituisce il nucleo algoritmico dei moderni sistemi di Intelligenza Artificiale, basandosi su modelli matematici e statistici che consentono l’estrazione di regolarità dai dati. In tale contesto, la teoria svolge un ruolo cruciale nel distinguere tra capacità di generalizzazione e mera memorizzazione, nel quantificare l’incertezza e nel progettare algoritmi robusti in scenari non ideali. La comprensione teorica dei meccanismi di apprendimento è pertanto fondamentale per garantire sicurezza, affidabilità e trasparenza dei sistemi, definendo condizioni di validità e limiti operativi.