L'IA hè in ogni locu, ma qualchì volta pò esse sfida à capisce a terminologia è u jargon. In questu post di blog, spieghemu più di 50 termini è definizioni AI per chì pudete fà più sensu di sta tecnulugia in rapida crescita.
Sè vo site un principiante o un espertu, scumemu chì ci sò uni pochi di termini quì chì ùn cunnosci micca!
1. Intelligenza Artificiale
Intelligence Artificial (AI) si riferisce à u sviluppu di sistemi di computer chì anu a capacità d'amparà è di funziunà indipindentamente, spessu emulendu l'intelligenza umana.
Questi sistemi analizà e dati, ricunnosce mudelli, piglianu decisioni è adattanu u so cumpurtamentu basatu annantu à l'esperienza. Sfruttendu algoritmi è mudelli, l'IA hà u scopu di creà macchine intelligenti capaci di percive è capisce u so circondu.
L'ultimu scopu hè di permette à e macchine per fà e so attività in modu efficiente, amparà da e dati è esibisce capacità cognitive simili à l'omu.
2. Algoritmu
Un algoritmu hè un inseme precisu è sistematicu di struzzioni o regule chì guidanu u prucessu di risolve un prublema o cumpiendu un compitu specificu.
Serve cum'è cuncettu fundamentale in diversi duminii è ghjoca un rolu pivotale in l'informatica, a matematica è e discipline di risoluzione di prublemi. Capisce l'algoritmi hè cruciale perchè permettenu approcci efficaci è strutturati di risolve i prublemi, guidanu l'avanzamenti in a tecnulugia è i prucessi di decisione.
3.Big Data
Big data si riferisce à datasets estremamente grandi è cumplessi chì superanu e capacità di i metudi di analisi tradiziunali. Questi datasets sò tipicamente carattarizati da u so voluminu, velocità è varietà.
Volume si riferisce à a vasta quantità di dati generati da diverse fonti cum'è suciali, di cumunicazione, sensori, è transazzione.
A velocità si riferisce à l'alta veloce à quale i dati sò generati è deve esse processatu in tempu reale o quasi in tempu reale. A varietà significa i diversi tipi è formati di dati, cumprese dati strutturati, micca strutturati è semi-strutturati.
4. Data Mining
L'estrazione di dati hè un prucessu cumpletu destinatu à estrae insights preziosi da vasti datasets.
Cumprendi quattru tappe chjave: raccolta di dati, chì implica a cullizzioni di dati pertinenti; preparazione di dati, assicurendu a qualità di dati è a cumpatibilità; mining the data, employing algorithms per scopre mudelli è relazioni; è l'analisi è l'interpretazione di dati, induve a cunniscenza estratta hè esaminata è capita.
5. Rete Neurale
Un sistema di computer hè pensatu per travaglià cum'è u sensu umanu, cumpostu di nodi interconnessi o neuroni. Capemu questu un pocu più cum'è a maiò parte di l'AI hè basatu Redes neuronali.
In i grafici sopra, predichemu l'umidità è a temperatura di un locu geugraficu imparendu da u mudellu passatu. L'inputs sò u dataset per u record passatu.
lu a rete neurale impara u mudellu ghjucendu cù pesi è applicà valori di preghjudiziu in i strati nascosti. W1, W2….W7 sò i pesi rispettivi. Si entrene nantu à u dataset furnitu è dà output cum'è una predizione.
Pudete esse sopraffattu da sta infurmazione cumplessa. Se questu hè u casu, pudete principià cù a nostra guida simplice ccà.
6. Imparà in Macchina
L'apprendimentu automaticu si cuncentra in u sviluppu di algoritmi è mudelli capaci di amparà automaticamente da e dati è di migliurà a so prestazione in u tempu.
Implica l'usu di tecniche statistiche per permette à l'urdinatore di identificà mudelli, fà predizioni, è piglià decisioni guidate da dati senza esse esplicitamente programati.
Algoritmi di apprendimentu machine analizà è amparà da grande datasets, chì permette à i sistemi di adattà è migliurà u so cumpurtamentu basatu annantu à l'infurmazioni chì trattanu.
7. Deep Learning
Deep learning, un subcampu di l'apprendimentu di machine è e rete neurali, sfrutta algoritmi sofisticati per acquistà cunniscenze da e dati simulendu i prucessi intricati di u cervellu umanu.
Impieghendu e rete neurali cù numerosi strati nascosti, i mudelli di apprendimentu profondu ponu estrae in modu autonomu caratteristiche è mudelli intricati, chì li permettenu di affruntà compiti cumplessi cù una precisione è efficienza eccezziunale.
8. Ricunniscenza Pattern
A ricunniscenza di mudelli, una tecnica di analisi di dati, sfrutta a putenza di l'algoritmi di apprendimentu automaticu per detectà è discernisce in modu autonomu mudelli è regularità in set di dati.
Sfruttandu mudelli di calculu è metudi statistichi, l'algoritmi di ricunniscenza di mudelli ponu identificà strutture significative, correlazioni è tendenze in dati cumplessi è diversi.
Stu prucessu permette l'estrazione di insights preziosi, a classificazione di dati in categurie distinte, è a prediczione di i risultati futuri basatu nantu à mudelli ricunnisciuti. A ricunniscenza di mudelli hè un strumentu vitale in diversi duminii, chì permette a decisione, a rilevazione di anomalie è a modellazione predittiva.
A biometria hè un esempiu di questu. Per esempiu, in u ricunniscenza di l'impronta digitale, l'algoritmu analizà e creste, e curve è e caratteristiche uniche di l'impronta digitale di una persona per creà una rapprisentazione digitale chjamata mudellu.
Quandu pruvate di sbloccare u vostru smartphone o accede à una facilità sicura, u sistema di ricunniscenza di mudelli paraguna i dati biometrici catturati (per esempiu, impronte digitali) cù i mudelli almacenati in a so basa di dati.
Cunfrontendu i mudelli è evaluendu u livellu di similitudine, u sistema pò determinà se i dati biometrici furniti currispondenu à u mudellu almacenatu è cuncede l'accessu per quessa.
9. Apprendimentu Supervised
L'apprendimentu supervisatu hè un approcciu d'apprendimentu automaticu chì implica a furmazione di un sistema di computer utilizendu dati etichettati. In questu metudu, l'urdinatore hè furnitu cù un inseme di dati di input cù l'etichetta o i risultati cunnisciuti currispundenti.
Diciamu chì avete una mansa di ritratti, alcuni cù i cani è altri cù i misgi.
Dite à l'urdinatore chì ritratti anu cani è quali anu misgi. Allora l'urdinatore ampara à ricunnosce e diffirenzii trà i cani è i misgi per truvà mudelli in i ritratti.
Dopu avè amparatu, pudete dà à l'urdinatore novi ritratti, è pruvà à capisce s'ellu anu cani o misgi basatu nantu à ciò chì hà amparatu da l'esempii etichettati. Hè cum'è furmà un urdinatore per fà predizioni cù l'infurmazioni cunnisciute.
10. Learning Unsupervised
L'apprendimentu senza supervisione hè un tipu d'apprendimentu automaticu induve l'urdinatore esplora un inseme di dati da ellu stessu per truvà mudelli o similitudini senza alcuna struzzione specifica.
Ùn si basa micca in esempi etichettati cum'è in l'apprendimentu supervisatu. Invece, cerca strutture o gruppi nascosti in i dati. Hè cum'è l'urdinatore scopre e cose da ellu stessu, senza chì un maestru li dica ciò chì cerca.
Stu tipu d'apprendimentu ci aiuta à truvà novi insights, urganizà dati, o identificà cose inusuali senza avè bisognu di cunniscenze prima o guida esplicita.
11. Trattamentu di a Lingua Naturale (NLP)
U Trattamentu di a Lingua Naturale si focalizeghja nantu à cumu l'urdinatori capiscenu è interagiscenu cù a lingua umana. Aiuta l'urdinatori à analizà, interpretà è risponde à a lingua umana in una manera chì si senti più naturali per noi.
NLP hè ciò chì ci permette di cumunicà cù l'assistenti di voce, è i chatbots, è ancu avè i nostri e-mail ordinati automaticamente in cartulare.
Implica l'insignamentu di l'urdinatori per capiscenu u significatu daretu à e parolle, frasi, è ancu testi interi, perch'elli ponu aiutà à noi in diverse attività è rende a nostra interazzione cù a tecnulugia più senza saldatura.
12. Computer Vision
Visione di u computer hè una tecnulugia fascinante chì permette à l'urdinatore di vede è capisce l'imaghjini è i video, cum'è noi l'omu facemu cù i nostri ochji. Hè tuttu di insignà l'urdinatori per analizà l'infurmazioni visuali è dà sensu di ciò chì vedenu.
In termini più simplici, a visione di l'informatica aiuta l'urdinatori à ricunnosce è interpretà u mondu visuale. Implica compiti cum'è l'insignà à identificà l'uggetti specifichi in l'imaghjini, classificà l'imaghjini in diverse categurie, o ancu dividite l'imaghjini in parti significative.
Immaginate una vittura autònuma aduprendu a visione di l'urdinatore per "vede" a strada è tuttu ciò chì ci circonda.
Pò detectà è seguità i pedoni, i segni di trafficu è altri veiculi, aiutendu à navigà in modu sicuru. O pensate cumu a tecnulugia di ricunniscenza faciale usa a visione di l'urdinatore per sbloccare i nostri smartphones o verificate e nostre identità ricunnoscendu e nostre caratteristiche faciale uniche.
Hè ancu utilizatu in sistemi di surviglianza per monitorà i posti affollati è spotting any suspetous activity.
A visione per computer hè una tecnulugia putente chì apre un mondu di pussibulità. Permettenu à l'urdinatori di vede è capisce l'infurmazione visuale, pudemu sviluppà applicazioni è sistemi chì ponu percive è interpretà u mondu intornu à noi, rendendu a nostra vita più faciule, più sicura è più efficiente.
13. Chatbot
Un chatbot hè cum'è un prugramma di computer chì pò parlà à e persone in una manera chì pare una vera conversazione umana.
Hè spessu usatu in u serviziu di u cliente in linea per aiutà i clienti è fà sentenu cum'è si parlanu à una persona, ancu s'ellu hè in realtà un prugramma in esecuzione in un urdinatore.
U chatbot pò capisce è risponde à i missaghji o dumande da i clienti, furnisce infurmazioni utili è assistenza cum'è un rappresentante umanu di u serviziu di u cliente.
14. Ricunniscenza Voice
A ricunniscenza di a voce si riferisce à a capacità di un sistema di computer per capiscenu è interpretà a parolla umana. Implica a tecnulugia chì permette à un urdinatore o un dispositivu di "ascoltà" e parolle parlate è cunvertisce in testu o cumandamenti chì pò capisce.
cù ricunniscenza vocale, pudete interagisce cù i dispositi o l'applicazioni semplicemente parlendu cun elli invece di scrive o aduprà altre metudi di input.
U sistema analizà e parolle parlate, ricunnosce i mudelli è i soni, è poi li traduce in testu o azzione comprensibile. Permette una cumunicazione senza mani è naturali cù a tecnulugia, facendu pussibuli cum'è cumandamenti di voce, dittatura o interazzione cuntrullata da voce. L'esempii più cumuni sò l'assistenti AI cum'è Siri è Google Assistant.
15. Analisi di u sentimentu
Analisi di sintimentu hè una tecnica aduprata per capiscenu è interpretà l'emozioni, l'opinioni è l'attitudini espressi in testu o discorsu. Implica l'analisi di a lingua scritta o parlata per stabilisce se u sentimentu spressu hè pusitivu, negativu o neutru.
Utilizendu l'algoritmi di apprendimentu automaticu, l'algoritmi di analisi di sentimentu ponu scansà è analizà una grande quantità di dati di testu, cum'è recensioni di i clienti, publicazioni di e social media, o feedback di i clienti, per identificà u sentimentu sottostanti daretu à e parolle.
L'algoritmi cercanu parolle, frasi, o mudelli specifichi chì indicanu emozioni o opinioni.
Questa analisi aiuta à l'imprese o l'individui à capisce cumu si sentenu a ghjente nantu à un pruduttu, serviziu o tema è pò esse aduprata per piglià decisioni basate nantu à dati o acquistà insights in e preferenze di i clienti.
Per esempiu, una cumpagnia pò utilizà l'analisi di sentimentu per seguità a satisfaczione di u cliente, identificà e zone per migliurà, o monitorizà l'opinione publica nantu à a so marca.
16. Traduzzione Machine
A traduzzione automatica, in u cuntestu di l'IA, si riferisce à l'usu di l'algoritmi di l'informatica è l'intelligenza artificiale per traduce automaticamente testu o discorsu da una lingua à l'altru.
Implica l'insignamentu di l'urdinatori à capisce è processà e lingue umane per furnisce traduzioni precise. L'esempiu più cumuni hè Google traduzzione.
Cù a traduzzione automatica, pudete inserisce testu o discorsu in una lingua, è u sistema analizà l'input è generà una traduzzione currispundente in una altra lingua. Questu hè particularmente utile quandu cumunicà o accede à l'infurmazioni in diverse lingue.
I sistemi di traduzzione automatica si basanu in una cumminazione di regule linguistiche, mudelli statistici è algoritmi di apprendimentu automaticu. Amparanu da una grande quantità di dati di lingua per migliurà a precisione di a traduzzione cù u tempu. Certi approcci di traduzzione automatica incorporanu ancu e rete neurali per rinfurzà a qualità di e traduzioni.
17. Robòtica
A robotica hè a cumminazione di intelligenza artificiale è ingegneria meccanica per creà macchine intelligenti chjamate robots. Questi robots sò pensati per eseguisce e so attività in modu autonomu o cun intervenzione umana minima.
I robots sò entità fisiche chì ponu sente u so ambiente, facenu decisioni basate nantu à quellu input sensoriale, è eseguisce azioni o compiti specifichi.
Sò furnuti cù diversi sensori, cum'è camere, microfoni, o sensori touch, chì li permettenu di cullà infurmazioni da u mondu intornu à elli. Cù l'aiutu di l'algoritmi AI è a prugrammazione, i robots ponu analizà queste dati, interpretallu, è piglià decisioni intelligenti per fà e so attività designate.
L'IA ghjoca un rolu cruciale in a robotica, permettendu à i robots di amparà da e so sperienze è adattà à diverse situazioni.
L'algoritmi di apprendimentu automaticu ponu esse aduprati per furmà i robot per ricunnosce l'uggetti, navigà in ambienti, o ancu interagisce cù l'omu. Questu permette à i robots di diventà più versatili, flessibili è capaci di gestisce i travaglii cumplessi.
18 Drones
I droni sò un tipu di robot chì pò vola o volà in l'aria senza un pilotu umanu à bordu. Sò ancu cunnisciuti cum'è veiculi aerei senza pilota (UAV). I droni sò dotati di diversi sensori, cum'è camere, GPS è giroscopi, chì li permettenu di cullà dati è navigà in u circondu.
Sò cuntrullati remotamente da un operatore umanu o ponu operare in modu autonomu utilizendu struzzioni preprogrammate.
I droni servenu una larga gamma di scopi, cumprese fotografia è videografia aerea, sondaggi è cartografi, servizii di spedizione, missioni di ricerca è salvata, monitoraghju agriculu, è ancu usu recreativu. Puderanu accede à spazii remoti o periculosi chì sò difficili o periculosi per l'omu.
19. Realtà Aumentata (AR)
A realtà aumentata (AR) hè una tecnulugia chì combina u mondu reale cù oggetti virtuali o informazioni per rinfurzà a nostra percepzione è l'interazzione cù l'ambiente. Superpone l'imaghjini generati da l'urdinatore, i soni, o altri input sensoriali in u mondu reale, creendu una sperienza immersiva è interattiva.
Bastamente, imaginate chì portate occhiali speciali o utilizendu u vostru smartphone per vede u mondu intornu à voi, ma cù elementi virtuali addiziunali aghjuntu.
Per esempiu, pudete indicà u vostru smartphone in una strada di a cità è vede cartelli virtuali chì mostranu indicazioni, valutazioni è recensioni per i ristoranti vicini o ancu i caratteri virtuali chì interagiscenu cù l'ambiente reale.
Questi elementi virtuali si mischianu perfettamente cù u mondu reale, aumentendu a vostra cunniscenza è l'esperienza di l'ambiente. A realtà aumentata pò esse aduprata in diversi campi cum'è i ghjoculi, l'educazione, l'architettura, è ancu per i travaglii di ogni ghjornu cum'è a navigazione o pruvà novi mobili in a vostra casa prima di cumprà.
20. Realità Virtuale (VR)
A realtà virtuale (VR) hè una tecnulugia chì usa simulazioni generate da computer per creà un ambiente artificiale chì una persona pò scopre è interagisce cù. Immerge l'utilizatore in un mondu virtuale, bluccà u mondu reale è rimpiazzà cù un regnu digitale.
Bastamente, imaginate di mette un auricular speciale chì copre i vostri ochji è l'arechje è vi trasporta in un locu completamente diversu. In stu mondu virtuale, tuttu ciò chì vede è sente si senti incredibilmente reale, ancu s'ellu hè tuttu generatu da un urdinatore.
Pudete spustà, guardà in ogni direzzione, è interagisce cù l'uggetti o i caratteri cum'è s'elli eranu fisicamenti prisenti.
Per esempiu, in un ghjocu di realtà virtuale, pudete truvà in un castellu medievale, induve puderete marchjà per i so corridori, coglie l'arme, è impegnate in battaglie di spade cù avversari virtuali. L'ambiente di a realtà virtuale risponde à i vostri muvimenti è azioni, facendu chì vi sentite completamente immersi è impegnati in l'esperienza.
A realtà virtuale ùn hè micca solu aduprata per i ghjoculi, ma ancu per diverse altre applicazioni cum'è simulazioni di furmazione per piloti, chirurghi o militari, percorsi architettonici, turismu virtuale, è ancu terapia per certe cundizioni psicologichi. Crea un sensu di prisenza è trasporta l'utilizatori in mondi virtuali novi è eccitanti, facendu chì l'esperienza si senti u più vicinu à a realtà.
21. Data Science
Scienza di i dati hè un campu chì implica l'usu di metudi scientifichi, arnesi è algoritmi per caccià cunniscenze preziose è insights da e dati. Unisce elementi di matematica, statistiche, prugrammazione è sapè fà di duminiu per analizà datasets grande è cumplessu.
In termini più simplici, a scienza di i dati hè di truvà infurmazione significativa è mudelli nascosti in una mansa di dati. Implica a cullizzioni, a pulizia è l'urganizazione di dati, dopu aduprà diverse tecniche per scopre è analizà. Scienziati di dati Aduprate mudelli statistichi è algoritmi per scopre e tendenze, fà predizioni è risolve i prublemi.
Per esempiu, in u campu di l'assistenza sanitaria, a scienza di i dati pò esse aduprata per analizà i registri di i pazienti è e dati medichi per identificà i fatturi di risichi per e malatie, predichendu i risultati di i pazienti, o ottimisà i piani di trattamentu. In l'affari, a scienza di i dati pò esse appiicata à e dati di i clienti per capiscenu e so preferenze, ricumandemu prudutti o migliurà e strategie di marketing.
22. Data Wrangling
Data wrangling, cunnisciutu ancu cum'è data munging, hè u prucessu di cullizzioni, pulizia è trasfurmazioni di dati crudi in un formatu chì hè più utile è adattatu per l'analisi. Implica a manipulazione è a preparazione di dati per assicurà a so qualità, a coerenza è a cumpatibilità cù strumenti o mudelli di analisi.
In termini più simplici, a disputa di dati hè cum'è a preparazione di ingredienti per a cucina. Implica a cugliera di dati da diverse fonti, l'ordine, è a pulizziari per sguassà ogni errore, inconsistenze o informazioni irrilevanti.
Inoltre, i dati ponu esse trasfurmati, ristrutturati o aggregati per fà più faciule per travaglià è estrae insights.
Per esempiu, a disputa di dati pò implicà a rimozione di voci duplicate, a correzione di errori di ortografia o di formattazione, a gestione di i valori mancanti è a cunversione di tipi di dati. Puderia ancu esse unisce o unisce diverse datasets inseme, splitting data in subsets, o creanu novi variabili basati nantu à e dati esistenti.
23. Data Storytelling
Storia di dati hè l'arti di prisentà e dati in una manera convincente è attrattiva per cumunicà in modu efficace una narrativa o un missaghju. Implica l'usu visualizazioni di dati, narrazioni, è cuntestu per trasmette insights è scuperte in una manera chì hè comprensibile è memorable à l'audienza.
In termini più simplici, a narrazione di dati hè di utilizà dati per cuntà una storia. Va oltre solu presentà numeri è grafici. Implica a creazione di una narrativa attornu à e dati, utilizendu elementi visuali è tecniche di narrazione per dà vita à e dati è rendenu relatable à l'audienza.
Per esempiu, invece di presentà solu una tabella di figuri di vendita, a narrazione di dati puderia implicà a creazione di un dashboard interattivu chì permette à l'utilizatori di scopre visualmente i tendenzi di vendita.
Puderia include una narrativa chì mette in risaltu i risultati chjave, spiega i motivi di e tendenze, è suggerisce raccomandazioni azzione basate nantu à e dati.
24. Data-driven decisione
A decisione basata nantu à i dati hè un prucessu di fà scelte o piglià azzione basatu annantu à l'analisi è l'interpretazione di dati pertinenti. Implica l'usu di e dati cum'è un fundamentu per guidà è sustene i prucessi di decisione piuttostu cà di basa solu in l'intuizione o u ghjudiziu persunale.
In termini più simplici, a decisione basata nantu à i dati significa aduprà fatti è evidenza da dati per informà è guidà e scelte chì facemu. Implica a cullezzione è l'analisi di dati per capisce i mudelli, i tendenzi è e rilazioni è aduprà sta cunniscenza per piglià decisioni infurmate è risolve i prublemi.
Per esempiu, in un ambiente cummerciale, a decisione basata nantu à i dati pò implicà l'analisi di dati di vendita, feedback di i clienti è tendenzi di u mercatu per determinà a strategia di prezzu più efficace o identificà e zone per a migliione in u sviluppu di u produttu.
In a salute, pò implicà l'analisi di dati di i pazienti per ottimisà i piani di trattamentu o predichendu i risultati di a malatia.
25. Data Lake
Un lacu di dati hè un repositoriu di dati centralizatu è scalabile chì guarda una grande quantità di dati in a so forma cruda è micca processata. Hè pensatu per cuntene una larga varietà di tipi di dati, formati è strutture, cum'è dati strutturati, semi-strutturati è micca strutturati, senza bisognu di schemi predefiniti o trasfurmazioni di dati.
Per esempiu, una sucità pò cullà è almacenà e dati da diverse fonti, cum'è logs di u situ web, transazzione di i clienti, feed suciali, è dispositivi IoT, in un lacu di dati.
Queste dati ponu esse aduprati per diversi scopi, cum'è a realizazione di analisi avanzate, a realizazione di algoritmi di apprendimentu automaticu, o l'esplorazione di mudelli è tendenzi in u cumpurtamentu di i clienti.
26. Data Warehouse
Un magazzinu di dati hè un sistema di basa di dati specializatu chì hè specificamente pensatu per almacenà, urganizà è analizà grandi quantità di dati da diverse fonti. Hè strutturatu in un modu chì sustene a ricuperazione di dati efficiente è e dumande analitiche cumplesse.
Serve cum'è un repositoriu cintrali chì integra dati da diversi sistemi operativi, cum'è basa di dati transazzione, sistemi CRM, è altre fonti di dati in una urganizazione.
I dati sò trasfurmati, puliti è carricati in u magazzinu di dati in un furmatu strutturatu ottimizzatu per scopi analitici.
27. Business Intelligence (BI)
L'intelligenza cummerciale si riferisce à u prucessu di cullizzioni, analisi è presentazione di dati in un modu chì aiuta l'imprese à piglià decisioni infurmati è acquistà insights preziosi. Implica l'usu di diversi strumenti, tecnulugia è tecniche per trasfurmà e dati crudi in informazioni significative è azzione.
Per esempiu, un sistema di intelligenza cummerciale puderia analizà e dati di vendita per identificà i prudutti più prufittuali, monitorizà i livelli d'inventariu è seguite e preferenze di i clienti.
Puderà furnisce insights in tempu reale nantu à l'indicatori di rendiment chjave (KPI) cum'è entrate, acquisti di clienti, o prestazioni di u produttu, chì permettenu à e imprese di piglià decisioni basate nantu à i dati è piglià azioni adatte per migliurà e so operazioni.
I strumenti di intelligenza cummerciale spessu includenu funzioni cum'è a visualizazione di dati, l'interrogazione ad hoc è e capacità di esplorazione di dati. Questi arnesi permettenu à l'utilizatori, cum'è analisti cummerciale o amministratori, per interagisce cù e dati, slice è dadi, è generà rapporti o rapprisentazione visuale chì mette in risaltu insights è tendenzi impurtanti.
28. Analitica Predittiva
L'analisi predittiva hè a pratica di utilizà dati è tecniche statistiche per fà predizioni infurmati o previsioni nantu à avvenimenti futuri o risultati. Implica l'analisi di dati storichi, l'identificazione di mudelli è a custruzzione di mudelli per estrapolare è stimà e tendenze, i cumpurtamenti o l'occurrenze futuri.
U scopu di scopre e relazioni trà e variàbili è aduprà sta informazione per fà predizioni. Va oltre a simplicità di discrizzione di l'avvenimenti passati; invece, sfrutta i dati storichi per capisce è anticipà ciò chì hè prubabile di succede in u futuru.
Per esempiu, in u campu di a finanza, l'analisi predittiva pò esse usata per a previsione scorta i prezzi basati nantu à dati storichi di u mercatu, indicatori ecunomichi è altri fattori pertinenti.
In u marketing, pò esse impiegatu per predichendu u cumpurtamentu è e preferenze di i clienti, chì permettenu publicità mirata è campagni di marketing persunalizati.
In l'assistenza sanitaria, l'analisi predittiva pò aiutà à identificà i pazienti in altu risicu per certe malatie o predichendu a probabilità di riammissione basatu annantu à a storia medica è altri fattori.
29. Analitica prescrittiva
L'analitica prescrittiva hè l'applicazione di dati è analitiche per determinà e migliori azioni pussibuli per piglià in una situazione particulare o scenariu di decisione.
Va oltre descrittivo è analisi predittiva ùn solu furnisce insights nantu à ciò chì puderia accade in u futuru, ma ancu ricumandendu u cursu d'azzione più ottimale per ottene u risultatu desideratu.
Unisce dati storichi, mudelli predittivi è tecniche di ottimisazione per simulà diversi scenarii è valutà i risultati potenziali di diverse decisioni. Cunsidereghja parechje limitazioni, obiettivi è fattori per generà raccomandazioni azzione chì maximizanu i risultati desiderati o minimizzà i risichi.
Per esempiu, in catena di furnimentu a gestione, l'analisi prescrittiva pò analizà e dati nantu à i livelli d'inventariu, a capacità di produzzione, i costi di trasportu è a dumanda di i clienti per determinà u pianu di distribuzione più efficace.
Puderà ricumandemu l'allocazione ideale di risorse, cum'è i lochi d'inventariu o rotte di trasportu, per minimizzà i costi è assicurà a consegna puntuale.
30. Marketing Data-driven
U marketing guidatu da dati si riferisce à a pratica di utilizà dati è analitiche per guidà strategie di marketing, campagne è prucessi di decisione.
Implica di sfruttà diverse fonti di dati per acquistà insights in u cumpurtamentu di i clienti, e preferenze è e tendenze è aduprà sta informazione per ottimisà i sforzi di marketing.
Si focalizeghja nantu à a cullizzioni è l'analisi di dati da parechji punti di toccu, cum'è l'interazzione di u situ web, l'impegnu di e social media, a demografia di i clienti, a storia di compra, è più. Queste dati sò allora utilizati per creà una cunniscenza cumpleta di u publicu di destinazione, e so preferenze è i so bisogni.
Utilizendu e dati, i marketers ponu piglià decisioni infurmate in quantu à a segmentazione di i clienti, u targeting è a persunalizazione.
Puderanu identificà segmenti specifichi di i clienti chì sò più probabili di risponde positivamente à e campagni di marketing è adattanu i so messagi è l'offerte in cunseguenza.
Inoltre, u marketing guidatu da dati aiuta à ottimisà i canali di cummercializazione, determinendu u mischju di marketing più efficau, è misurà u successu di iniziative di marketing.
Per esempiu, un approcciu di marketing guidatu da dati puderia implicà l'analisi di e dati di i clienti per identificà u cumpurtamentu di compra è i mudelli di preferenze. Basatu nantu à sti insights, i marketers ponu creà campagni mirati cù cuntenutu persunalizatu è offerte chì risonanu cù segmenti specifichi di i clienti.
Per mezu di l'analisi è ottimisazione cuntinuu, ponu misurà l'efficacità di i so sforzi di marketing è raffinà e strategie in u tempu.
31. Data Governance
A governance di dati hè u quadru è l'inseme di pratiche chì l'urganisazioni adoptanu per assicurà a gestione curretta, a prutezzione è l'integrità di e dati in tuttu u so ciclu di vita. Cumprendi i prucessi, e pulitiche è e prucedure chì guvernanu cumu e dati sò raccolti, almacenati, accessu, utilizati è spartuti in una urganizazione.
U scopu di stabilisce a responsabilità, a rispunsabilità è u cuntrollu di l'assi di dati. Assicura chì i dati sò precisi, cumpleti, coerenti è affidabili, chì permettenu à l'urganisazioni di piglià decisioni infurmate, mantene a qualità di dati è risponde à i requisiti regulatori.
A governance di dati implica a definizione di roli è responsabilità per a gestione di dati, stabilisce norme è pulitiche di dati, è implementà prucessi per monitorà è rinfurzà a conformità. Affronta diversi aspetti di a gestione di dati, cumprese a privacy di e dati, a sicurità di e dati, a qualità di e dati, a classificazione di e dati è a gestione di u ciclu di vita di e dati.
Per esempiu, a governanza di dati pò implicà l'implementazione di prucedure per assicurà chì e dati persunali o sensittivi sò trattati in cunfurmità cù i reguli di privacy applicabili, cum'è u Regolamentu Generale di Proteczione di Dati (GDPR).
Puderà ancu include stabilisce standard di qualità di dati è implementà prucessi di validazione di dati per assicurà chì e dati sò precisi è affidabili.
32. Sicurezza di i Dati
A sicurità di e dati hè di mantene a nostra preziosa infurmazione sicura da l'accessu micca autorizatu o u furtu. Implica piglià misure per prutege a cunfidenziale, l'integrità è a dispunibilità di e dati.
Essenzialmente, significa assicurà chì solu e persone ghjustu ponu accede à i nostri dati, chì fermanu precisi è inalterati, è chì sò dispunibili quandu hè necessariu.
Per ottene a sicurità di dati, diverse strategie è tecnulugia sò aduprate. Per esempiu, i cuntrolli d'accessu è i metudi di criptografia aiutanu à limità l'accessu à l'individui o sistemi autorizati, facendu più difficiuli per l'esterni per accede à i nostri dati.
Sistemi di surviglianza, firewalls è sistemi di rilevazione di intrusioni agiscenu cum'è guardiani, avvisenduci à attività sospette è impediscenu l'accessu micca autorizatu.
33 Internet di e Cose
L'Internet of Things (IoT) si riferisce à una reta di oggetti fisichi o "cose" chì sò cunnessi à Internet è ponu cumunicà cù l'altri. Hè cum'è una grande rete di oggetti, dispusitivi è machini di ogni ghjornu chì sò capaci di sparte infurmazioni è di fà e so attività interagendu per mezu di Internet.
In termini simplici, IoT implica di dà capacità "intelligenti" à diversi oggetti o dispositi chì tradiziunale ùn eranu micca cunnessi à Internet. Questi ogetti ponu include l'apparecchi domestici, i dispositi purtati, i termostati, i vitture, è ancu i machini industriali.
Cunnettendu questi ogetti à l'internet, ponu riunite è sparte dati, riceve struzzioni, è eseguisce i travaglii in modu autonomu o in risposta à i cumandamenti di l'utilizatori.
Per esempiu, un termostatu intelligente pò monitorà a temperatura, aghjustà i paràmetri, è mandà rapporti di usu di l'energia à una app per smartphone. Un tracker di fitness wearable pò raccoglie dati nantu à e vostre attività fisiche è sincronizà cù una piattaforma basata in nuvola per l'analisi.
34. Arbulu di decisione
Un arbre di decisione hè una rapprisintazioni visuale o diagramma chì ci aiuta à piglià decisioni o determinà un cursu d'azzione basatu nantu à una seria di scelte o cundizioni.
Hè cum'è un diagramma di flussu chì ci guida à traversu un prucessu di decisione cunsiderendu diverse opzioni è i so risultati potenziali.
Imagine chì avete un prublema o una quistione, è avete bisognu di fà una scelta.
Un arbulu di decisione scompone a decisione in passi più chjuchi, cuminciendu cù una quistione iniziale è ramificatu in diverse risposte o azzioni pussibuli basatu nantu à e cundizioni o criteri in ogni passu.
35. Computing Cognitive
L'informatica cognitiva, in termini simplici, si riferisce à sistemi o tecnulugia di l'informatica chì imitanu l'abilità cognitive umane, cum'è l'apprendimentu, u ragiunamentu, l'intelligenza è a risoluzione di prublemi.
Implica a creazione di sistemi informatici chì ponu processà è interpretà l'infurmazioni in una manera chì s'assumiglia à u pensamentu umanu.
L'informatica cognitiva hà u scopu di sviluppà macchine chì ponu capisce è interagisce cù l'omu in una manera più naturale è intelligente. Questi sistemi sò pensati per analizà una grande quantità di dati, ricunnosce mudelli, fà predizioni è furnisce insights significativi.
Pensate à l'informatica cognitiva cum'è un tentativu di fà chì l'urdinatori pensanu è agisce più cum'è l'omu.
Implica l'usu di tecnulugia cum'è l'intelligenza artificiale, l'apprendimentu automaticu, u processu di a lingua naturale è a visione di l'informatica per permette à l'urdinatori di fà e so attività tradizionalmente assuciate à l'intelligenza umana.
36. Teoria di l'amparera cumputazionale
A Teoria di l'Apprendimentu Computazionale hè un ramu specializatu in u regnu di l'intelligenza artificiale chì gira intornu à u sviluppu è l'esame di algoritmi apposta per amparà da e dati.
Stu campu esplora diverse tecniche è metodulugia per a custruzzione di algoritmi chì ponu migliurà in modu autonomu a so prestazione analizendu è trasfurmendu una grande quantità di informazioni.
Sfruttendu u putere di e dati, a Teoria di l'Apprendimentu Computazionale hà u scopu di scopre mudelli, relazioni è insights chì permettenu à e macchine di rinfurzà e so capacità di decisione è di fà e so attività in modu più efficiente.
L'ultimu scopu hè di creà algoritmi chì ponu adattà, generalizà è fà prediczioni precise basate nantu à e dati chì sò stati esposti, cuntribuiscenu à l'avanzamentu di l'intelligenza artificiale è e so applicazioni pratiche.
37. Test di Turing
A prova di Turing, urigginariamente pruposta da u brillanti matematicu è informaticu Alan Turing, hè un cuncettu captivante utilizatu per valutà se una macchina pò esibisce un cumpurtamentu intelligente paragunabile, o praticamente indistinguibile da quellu di un esse umanu.
In a prova di Turing, un evaluatore umanu impegna in una conversazione in lingua naturale cù una macchina è un altru participante umanu senza sapè quale hè a macchina.
U rolu di l'evaluatore hè di discernisce quale entità hè a macchina solu in basa di e so risposte. Se a macchina hè capace di cunvince l'evaluatore chì hè a contrapartita umana, allora si dice chì hà passatu a prova di Turing, dimustrendu cusì un livellu di intelligenza chì riflette e capacità umane.
Alan Turing hà prupostu sta prova cum'è un mezzu per spiegà u cuncettu di l'intelligenza di a machina è di portà a quistione di se e macchine ponu ottene una cugnizione à livellu umanu.
Facendu a prova in termini di indistinguibilità umana, Turing hà evidenziatu u potenziale per e macchine per esibisce un comportamentu cusì cunvincente intelligente chì diventa sfida à differenzia da l'omu.
A prova di Turing hà suscitatu vaste discussioni è ricerche in i campi di l'intelligenza artificiale è a scienza cognitiva. Mentre passà a prova di Turing resta una tappa significativa, ùn hè micca a sola misura di intelligenza.
Tuttavia, a prova serve cum'è un benchmark di riflessione, stimulendu i sforzi in corso per sviluppà macchine capaci di emulà l'intelligenza è u cumpurtamentu umanu è cuntribuiscenu à l'esplorazione più larga di ciò chì significa esse intelligente.
38. Apprendimentu di rinfurzà
Imparazione di rinfurzamentu hè un tipu d'apprendimentu chì passa per u prucessu è l'errore, induve un "agente" (chì pò esse un prugramma di computer o un robot) impara à fà e so attività ricevendu ricumpensa per u bonu cumpurtamentu è affruntendu e cunsequenze o punizioni per u cattivu cumpurtamentu.
Imagine un scenariu induve l'agente prova à cumpiendu un compitu specificu, cum'è a navigazione in un labirintu. À u principiu, l'agente ùn cunnosci micca u percorsu currettu per piglià, cusì prova diverse azzioni è esplora diverse rotte.
Quandu sceglie una bona azzione chì l'avvicina più vicinu à u scopu, riceve una ricumpensa, cum'è una "patta in u spinu" virtuale. In ogni casu, s'ellu face una mala decisione chì porta à una strada morta o si allunta da u scopu, riceve punizioni o feedback negativi.
Per mezu di stu prucessu di prova è errore, l'agente impara à associà certe azzioni cù risultati pusitivi o negativi. Capisce gradualmente a megliu sequenza d'azzioni per maximizà e so ricumpensa è minimizzà e punizioni, diventendu infine più prufessiunali à u compitu.
L'apprendimentu di rinfurzamentu s'ispira da cume l'omu è l'animali amparanu ricevendu feedback da l'ambiente.
Appliendu stu cuncettu à i machini, i circadori miranu à sviluppà sistemi intelligenti chì ponu amparà è adattà à diverse situazioni scoprendu in modu autonomu i cumpurtamenti più efficaci per mezu di un prucessu di rinfurzamentu pusitivu è cunsiquenzi negativi.
39. Entità Estrazione
L'estrazione di l'entità si riferisce à un prucessu in quale identifichemu è estrattemu pezzi impurtanti di informazioni, cunnisciuti cum'è entità, da un bloccu di testu. Queste entità ponu esse diverse cose cum'è i nomi di e persone, i nomi di i lochi, i nomi di l'urganisazione, è cusì.
Imaginemu chì avete un paràgrafu chì descrive un articulu di notizia.
L'estrazione di l'entità implicava l'analisi di u testu è a scelta di pezzi specifichi chì rapprisentanu entità distinte. Per esempiu, se u testu cita u nome di una persona cum'è "John Smith", u locu "New York City", o l'urganisazione "OpenAI", queste seranu l'entità chì vulemu identificà è estrae.
Eseguendu l'estrazione di entità, insegnemu essenzialmente un prugramma di computer per ricunnosce è isolà elementi significativi da u testu. Stu prucessu ci permette di urganizà è categurizà l'infurmazioni in modu più efficau, facendu più faciule per circà, analizà è derivà insights da grandi volumi di dati testuali.
In generale, l'estrazione di l'entità ci aiuta à automatizà u compitu di indicà entità impurtanti, cum'è e persone, i lochi è l'urganisazioni, in u testu, simplificendu l'estrazione di informazioni preziose è rinfurzendu a nostra capacità di processà è capisce i dati testuali.
40. Annotazione Linguistica
L'annotazione linguistica implica l'arricchimentu di u testu cù infurmazioni linguistiche supplementari per rinfurzà a nostra capiscitura è l'analisi di a lingua utilizata. Hè cum'è aghjunghje etichette utili o tags à e diverse parti di un testu.
Quandu facemu l'annotazione linguistica, andemu oltre e parolle è e frasi basi in un testu è cuminciamu à etichettate o tagghendu elementi specifichi. Per esempiu, puderemu aghjunghje tags di parte di discorsu, chì indicanu a categuria grammaticale di ogni parolla (cum'è nomu, verbu, aggettivu, etc.). Questu ci aiuta à capisce u rolu di ogni parolla in una frase.
Un'altra forma di annotazione linguistica hè chjamata ricunniscenza di l'entità, induve identifichemu è etichettate entità chjamate specifiche, cum'è nomi di persone, posti, urganisazioni o date. Questu ci permette di localizà rapidamente è estrae infurmazioni impurtanti da u testu.
Per annotà u testu in questi modi, creamu una rapprisintazioni più strutturata è organizata di a lingua. Questu pò esse immensamente utile in una varietà di applicazioni. Per esempiu, aiuta à migliurà l'accuratezza di i mutori di ricerca, cumprendendu l'intentu daretu à e dumande di l'utilizatori. Aiuta ancu in a traduzzione automatica, l'analisi di sentimenti, l'estrazione di l'infurmazioni è parechje altre attività di trasfurmazioni di lingua naturale.
L'annotazione linguistica serve cum'è un strumentu vitale per i circadori, i linguisti è i sviluppatori, chì li permettenu di studià mudelli di lingua, di custruisce mudelli di lingua, è di sviluppà algoritmi sofisticati chì ponu analizà è capiscenu megliu u testu.
41. Iperparametru
In machine learning, un hyperparameter hè cum'è un paràmetru o cunfigurazione speciale chì avemu bisognu di decide prima di furmà un mudellu. Ùn hè micca qualcosa chì u mudellu pò amparà nantu à u so propiu da i dati; invece, avemu da determinà prima.
Pensate à questu cum'è un pomu o un interruttore chì pudemu aghjustà per affinà cumu u mudellu ampara è face predizioni. Questi iperparametri guvernanu diversi aspetti di u prucessu di apprendimentu, cum'è a cumplessità di u mudellu, a rapidità di furmazione è u scambiu trà a precisione è a generalizazione.
Per esempiu, cunsideremu una rete neurale. Un iperparametru impurtante hè u numeru di strati in a reta. Avemu da sceglie quantu prufonda vulemu chì a rete sia, è sta decisione afecta a so capacità di catturà mudelli cumplessi in i dati.
L'altri hyperparameters cumuni includenu u ritmu di apprendimentu, chì determina quantu rapidamente u mudellu aghjusta i so paràmetri internu basatu nantu à i dati di furmazione, è a forza di regularizazione, chì cuntrolla quantu u mudellu penalizeghja mudelli cumplessi per prevene l'overfitting.
Stabbilimentu di sti iperparametri currettamente hè cruciale perchè ponu impactà significativamente u rendiment è u cumpurtamentu di u mudellu. Spessu implica un pocu di prova è errore, sperimentendu diversi valori è osservendu cumu affettanu u rendiment di u mudellu nantu à un dataset di validazione.
42. Metadata
Metadata si riferisce à infurmazioni supplementari chì furnisce dettagli nantu à altre dati. Hè cum'è un inseme di tag o etichette chì ci danu più cuntestu o descrizanu e caratteristiche di e dati principali.
Quandu avemu dati, sia un documentu, una fotografia, un video, o qualsiasi altru tipu d'infurmazioni, i metadati ci aiutanu à capisce aspetti impurtanti di quelli dati.
Per esempiu, in un documentu, i metadata puderanu include dettagli cum'è u nome di l'autore, a data di creazione, o u furmatu di u schedariu. In u casu di una fotografia, i metadati ci ponu dì u locu induve hè stata presa, i paràmetri di a camera utilizata, o ancu a data è l'ora di catturazione.
I metadati ci aiutanu à urganizà, à circà è à interpretà e dati in modu più efficace. Aghjunghjendu sti pezzi descrittivi di l'infurmazioni, pudemu truvà rapidamente schedarii specifichi o capiscenu a so origine, u scopu o u cuntestu senza avè da scavà in tuttu u cuntenutu.
43. Riduzzione di dimensione
A riduzzione di dimensionalità hè una tecnica utilizata per simplificà un set di dati riducendu u numeru di funzioni o variàbili chì cuntene. Hè cum'è cundensà o riassume l'infurmazioni in un dataset per rende più maneggevole è più faciule di travaglià.
Imagine chì avete un inseme di dati cù numerose colonne o attributi chì rapprisentanu diverse caratteristiche di i punti di dati. Ogni culonna aghjusta a cumplessità è i requisiti computazionali di l'algoritmi di apprendimentu machine.
In certi casi, avè un gran numaru di dimensioni pò fà sfida à truvà mudelli significati o relazioni in i dati.
A riduzzione di dimensionalità aiuta à affruntà stu prublema trasfurmendu u dataset in una rapprisintazioni di dimensioni più bassu, mantenendu quant'è più infurmazione pertinente pussibule. U scopu di catturà l'aspettu o variazioni più impurtanti in i dati mentre scaccià dimensioni redundante o menu informative.
44. Classificazione di testu
A classificazione di testu hè un prucessu chì implica l'assignazione di etichette o categurie specifiche à blocchi di testu in basa di u so cuntenutu o significatu. Hè cum'è l'ordine o l'urganizazione di l'infurmazioni testuali in diversi gruppi o classi per facilità più analisi o decisione.
Fighjemu un esempiu di classificazione di email. In questu scenariu, vulemu stabilisce se un email entrante hè spam o non-spam (cunnisciutu ancu cum'è ham). Classificazione di u testu l'algoritmi analizanu u cuntenutu di l'email è l'assignanu una etichetta per quessa.
Se l'algoritmu determina chì l'e-mail presenta caratteristiche cumunimenti assuciati cù u puzzicheghju, attribuisce l'etichetta "spam". À u cuntrariu, se l'e-mail pare legittimu è micca spam, attribuisce l'etichetta "non-spam" o "ham".
A classificazione di testu trova applicazioni in diversi domini oltre a filtrazione di e-mail. Hè utilizatu in l'analisi di u sentimentu per determinà u sentimentu spressu in recensioni di i clienti (pusitivi, negativi o neutrali).
L'articuli di nutizie ponu esse classificate in diversi temi o categurie cum'è sport, pulitica, divertimentu è più. I logs di chat di supportu à i clienti ponu esse categurizzati in base à l'intentu o u prublema chì si tratta.
45. AI debule
L'IA debule, cunnisciuta ancu com'è AI stretta, si riferisce à i sistemi di intelligenza artificiale chì sò pensati è programati per eseguisce funzioni o funzioni specifiche. A cuntrariu di l'intelligenza umana, chì include una larga gamma di capacità cognitive, l'IA debule hè limitata à un duminiu o compitu particulari.
Pensate à l'IA debule cum'è un software specializatu o macchine chì eccellenu in a realizazione di travaglii specifichi. Per esempiu, un prugramma AI di ghjocu di scacchi pò esse creatu per analizà situazioni di ghjocu, strategie di movimenti, è cumpete contru i ghjucatori umani.
Un altru esempiu hè un sistema di ricunniscenza di l'imaghjini chì ponu identificà l'uggetti in ritratti o video.
Questi sistemi AI sò furmatu è ottimizzati per eccellere in i so spazii specifichi di sapè. Si basanu in l'algoritmi, i dati è e regule predefinite per fà e so attività in modu efficace.
In ogni casu, ùn anu micca una intelligenza generale chì li permette di capiscenu o di realizà e so attività fora di u so duminiu designatu.
46. Forte AI
L'IA forte, cunnisciuta ancu cum'è IA generale o intelligenza artificiale generale (AGI), si riferisce à una forma di intelligenza artificiale chì pussede a capacità di capisce, amparà è eseguisce ogni compitu intellettuale chì un esse umanu pò.
A cuntrariu di l'IA debule, chì hè pensata per compiti specifichi, l'IA forte hà per scopu di riplicà l'intelligenza umana è e capacità cognitive. Si sforza di creà macchine o software chì ùn solu eccellenu in travaglii specializati, ma ancu pussede una cunniscenza più larga è adattabilità per affruntà una larga gamma di sfide intellettuale.
L'obiettivu di una IA forte hè di sviluppà sistemi chì ponu ragiunà, capiscenu infurmazioni cumplessi, amparà da l'esperienza, impegnà in conversazioni in lingua naturale, mostra creatività è mostra altre qualità assuciate à l'intelligenza umana.
In essenza, aspira à creà sistemi AI chì ponu simulà o riplicà u pensamentu à livellu umanu è a risoluzione di prublemi in parechje duminii.
47. Avanzate Chaining
A catena in avanti hè un metudu di ragiunamentu o logica chì principia cù e dati dispunibuli è l'utilizanu per fà inferenze è tirà novi cunclusioni. Hè cum'è cunnetta i punti utilizendu l'infurmazioni in manu per avanzà è ghjunghje à insights supplementari.
Imagine chì avete un inseme di regule o fatti, è vulete derivà nova infurmazione o ghjunghje à cunclusioni specifiche basate nantu à elli. A catena in avanti funziona esaminendu e dati iniziali è applicà regule logiche per generà fatti o cunclusioni supplementari.
Per simplificà, cunsideremu un scenariu simplice di determinà ciò chì porta nantu à e cundizioni climatichi. Avete una regula chì dice: "Se piove, portate un parapluie", è una altra regula chì dice "S'ellu hè fretu, portate una giacca". Avà, sè vo avete osservatu chì hè veramente piove, pudete aduprà a catena in avanti per inferisce chì duvete portà un ombrello.
48. Chaining Backward
A catena in daretu hè un metudu di ragiunamentu chì principia cù una cunclusione o un scopu desideratu è travaglia in daretu per determinà e dati o fatti necessarii necessarii per sustene quella cunclusione. Hè cum'è traccia i vostri passi da u risultatu desideratu à l'infurmazioni iniziali necessarii per ottene.
Per capiscenu a catena à l'inversu, cunsideremu un esempiu simplice. Suppone chì vulete determinà s'ellu hè adattatu per andà à natà. A cunclusione desiderata hè se a natazione hè appruvata o micca basatu annantu à certe cundizioni.
Invece di principià cù e cundizioni, a catena in daretu principia cù a cunclusione è travaglia in daretu per truvà e dati di sustegnu.
In questu casu, a catena à l'indievu implicava dumandà dumande cum'è "U clima hè caldu?" Se a risposta hè sì, allora dumandate: "Ci hè una piscina dispunibule?" Se a risposta hè di novu sì, fate altre dumande cum'è, "Ci hè abbastanza tempu per andà in piscina?"
Rispondendu iterativamente à queste dumande è travagliendu in daretu, pudete determinà e cundizioni necessarie chì deve esse cumpletu per sustene a cunclusione di andà per una natazione.
49. Euristicu
Un heuristicu, in termini simplici, hè una regula pratica o strategia chì ci aiuta à piglià decisioni o risolve i prublemi, generalmente basatu nantu à e nostre esperienze passate o intuizione. Hè cum'è una scurciatoia mentale chì ci permette di truvà rapidamente una suluzione raghjunata senza passà per un prucessu longu o esaustivu.
Quandu affruntate à situazioni o compiti cumplessi, l'euristiche servenu cum'è principii guida o "reguli di u pulgaru" chì simplificanu a decisione. Ci furniscenu linee generali o strategie chì sò spessu efficaci in certe situazioni, ancu s'ellu ùn pò micca guarantisci a suluzione ottima.
Per esempiu, cunsideremu un heuristicu per truvà un locu di parcheghju in una zona affollata. Invece di analizà meticulosamente ogni locu dispunibule, pudete confià nantu à l'euristica di circà i vitture parcheggiate cù i so mutori in funzione.
Questa euristica assume chì sti vitture sò per lascià, aumentendu e probabilità di truvà un locu dispunibule.
50. Mudelle di Lingua Naturale
U mudellu di lingua naturale, in termini simplici, hè u prucessu di furmazione di mudelli di computer per capiscenu è generà a lingua umana in una manera simile à cumu si cumunicanu l'omu. Implica l'insignamentu di l'urdinatori per processà, interpretà è generà testu in una manera naturale è significativa.
L'obiettivu di u mudellu di lingua naturale hè di permette à l'urdinatori di capisce è generà a lingua umana in una manera chì hè fluente, coerente è cuntextualmente pertinente.
Implica mudelli di furmazione nantu à una grande quantità di dati testuali, cum'è libri, articuli, o conversazioni, per amparà i mudelli, strutture è semantica di a lingua.
Una volta furmati, sti mudelli ponu esse realizatu diversi travaglii di lingua, cum'è a traduzzione di a lingua, a sintesi di testu, a risposta à e dumande, l'interazzione di chatbot, è più.
Puderanu capisce u significatu è u cuntestu di e frasi, estrae l'infurmazioni pertinenti, è generà testu chì hè grammaticamente currettu è coerente.
Lascia un Audiolibro