The Boltzmann Machine: when the Ising model meet Machine Learning
La macchina di Boltzmann: quando il modello di Ising incontra il Machine Learning
Résumé
Machine Learning is becoming more and more important in research and in daily life, yet the learning process remains largely misunderstood and many important questions are still unresolved. Statistical physicists, in a long tradition of looking for universal behavior and simple mechanisms to understand complex collective phenomena, have taken their turn in trying to understand these models with their own language. It is therefore natural that the Boltzmann Machine - or the inverse Ising problem- enters at the crossroad of statistical physics and machine learning
Il machine learning sta diventando sempre più importante nella ricerca e nella vita quotidiana, tuttavia il processo dell’apprendimento rimane in gran parte oscuro e molte questioni importanti sono ancora irrisolte. I meccanici statistici, in una lunga tradizione di ricerca di comportamenti universali e meccanismi semplici per comprendere fenomeni collettivi complessi, hanno provato a comprendere questi modelli con il loro linguaggio. È quindi naturale che la macchina di Boltzmann - o il problema inverso di Ising- si inserisca nell’intersezione tra meccanica statistica e machine learning.