Cos'è l'algoritmo? Spiegazione semplice per principianti

Un algoritmo è una serie di istruzioni che istruiscono un computer su quale azione fare dopo. Come l'algebra, inizia in modo abbastanza semplice ma si espande in una forma indefinitamente complicata. Le persone usano gli algoritmi come scorciatoie quando istruiscono le macchine per eseguire complesse elaborazioni di dati e calcoli complessi.

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Gli algoritmi, come le righe di codice, diventano più affidabili quando connessi. Per creare sistemi di intelligenza artificiale come le reti neurali, vengono uniti. Gli algoritmi aiutano ad accelerare l'elaborazione dei dati istruendo i computer a trovare risposte e completare rapidamente le attività.

Ad esempio, se devi cercare tra un milione di documenti per la parola "Rosso", dovresti ordinare ininterrottamente per più di due settimane senza fare pause. Tuttavia, con una potenza di elaborazione sufficiente e la giusta messa a punto algoritmica, la tua macchina può rilevare facilmente la parola in pochi secondi.

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Perché abbiamo bisogno di algoritmi?

Il mondo di oggi fa molto affidamento sugli algoritmi. Ora possiamo automatizzare molti lavori che le persone hanno dovuto svolgere da sole per migliaia di anni seguendo metodi monotoni e dispendiosi in termini di tempo. Inoltre, gli algoritmi contribuiscono ai complessi calcoli che hanno prodotto alcuni dei più grandi progressi nella scienza, nell'ingegneria e in altri campi. I progressi tecnologici non sarebbero stati possibili senza l'assistenza algoritmica.

Come vengono creati gli algoritmi?

Linguaggi comuni, linguaggi informatici, diagrammi di flusso, generatori di codice e tabelle di controllo possono essere utilizzati per esprimere algoritmi. Le espressioni nelle lingue naturali sono rare perché sono più oscure. Gli algoritmi di un computer sono in genere espressi in linguaggi di programmazione.

Gli algoritmi utilizzano input iniziali e un elenco di istruzioni strutturate. L'input, che può essere espresso in parole o numeri, è il primo lotto di informazioni richieste per esprimere giudizi. I dati di input sono soggetti a una serie di istruzioni o calcoli, che possono includere operazioni matematiche e giudizi. Il passaggio finale dell'algoritmo è chiamato output e viene generalmente espresso come dati aggiuntivi.

Ad esempio, un algoritmo di ricerca potrebbe ricevere una ricerca per parola chiave come input ed elaborarla tra una serie di direttive per cercare nel database i risultati che corrispondono alla query. Poiché l'automazione aderisce a una serie di normative per l'esecuzione delle attività, il software di automazione funge da ulteriore illustrazione di un algoritmo. Il software di automazione comprende numerosi algoritmi che funzionano per automatizzare attività specifiche.

Diversi tipi di algoritmi

Gli algoritmi sono disponibili in varie forme, ciascuna destinata a svolgere un compito particolare. Ecco i diversi tipi di algoritmi menzionati di seguito:

Algoritmo del motore di ricerca:

Tali algoritmi accettano come input le stringhe di ricerca di parole chiave e operatori, esplorano il relativo database per gli URL pertinenti e quindi generano i risultati.

Algoritmo di crittografia:

Questo algoritmo altera i dati per salvaguardarli in base ad azioni predeterminate. L'algoritmo di crittografia, ad esempio, utilizza una tecnica a chiave simmetrica che crittografa e decrittografa i dati utilizzando la stessa chiave. Nessuno senza un accesso etico alla chiave può interpretare i dati se l'algoritmo è abbastanza complesso.

Algoritmo goloso:

Questo algoritmo tenta di individuare la soluzione ottimale a livello globale ai problemi di ottimizzazione cercando soluzioni ottimali a livello locale. Tuttavia, l'algoritmo non garantisce il miglior risultato.

Algoritmo ricorsivo:

L'algoritmo continua a chiamarsi fino a quando un problema non viene risolto. Un algoritmo ricorsivo chiama se stesso con un valore ridotto ogni volta che viene chiamata una funzione ricorsiva.

Algoritmo di ritorno:

L'algoritmo affronta un determinato problema in modo frammentario, trovando soluzioni incrementali man mano che procede.

Algoritmo divide et impera:

Questo tipico algoritmo è suddiviso in due sezioni, separando il problema in sottoproblemi compatti in un segmento. La seconda sezione risolve questi problemi prima di metterli tutti insieme per creare soluzioni.

Algoritmo di programmazione dinamica:

Suddividendo le difficoltà in difficoltà più piccole, questo programma trova soluzioni. I risultati vengono quindi salvati per essere utilizzati per risolvere le sfide correlate in futuro.

Algoritmo di forza bruta:

Questo metodo ricerca uno o più altri approcci a una funzione scorrendo tutte le potenziali soluzioni a un problema.

Algoritmo di ordinamento:

Gli algoritmi di ordinamento vengono spesso utilizzati per modificare l'ordine dei dati in una struttura dati formata su un operatore di confronto.

Algoritmo di hashing:

L'algoritmo prende i dati e ne esegue l'hashing per creare un messaggio uniforme.

Algoritmo randomizzato:

Questo algoritmo riduce i tempi di funzionamento e le complessità basate sul tempo. Il suo ragionamento si basa in parte su elementi casuali.

In che modo un algoritmo aiuta a risolvere problemi in vari campi?

Gli algoritmi sono in grado di risolvere numerosi problemi relativi all'elaborazione dei dati e ai calcoli in AI o ML. Ecco uno sguardo approfondito a categorie così estese per determinare come potrebbe manifestarsi il vantaggio.

Assistenza sanitaria:

L'utilizzo di un algoritmo di intelligenza artificiale ha il chiaro vantaggio di semplificare il setacciamento rapido di grandi quantità di dati. Gli esperti medici possono ordinare enormi volumi di dati utilizzando software specializzati per scoprire correlazioni che spesso si traducono in cure, creazione di tecnologie salvavita, incorporazione di vaccini e altro ancora.

Sicurezza pubblica:

All'interno della nostra griglia di traffico, gli algoritmi di intelligenza artificiale hanno un'altra interessante applicazione. Capirai come viene utilizzato questo tipo di programmazione se ti sei mai chiesto come un semaforo rosso impari a cambiare in base al flusso del traffico o come alcune grandi città possano modificare automaticamente il traffico in base alle emergenze.

Il riscaldamento globale:

L'intelligenza artificiale gioca un ruolo significativo nella previsione del futuro. Gli scienziati possono accertare cosa sta causando il cambiamento nel nostro clima e potenziali rimedi per il miglioramento utilizzando strumenti sofisticati e metodi di raccolta dati.

Comunicazione:

Gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono utilizzati frequentemente nelle comunicazioni, rendendo più facile che mai la connessione tra loro, dal modo in cui accediamo a Internet a come possiamo effettuare chiamate utilizzando uno smartphone.

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