AI & You #2: Come parlare di AI vs ML

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Ciao abbonato,

Ci auguriamo che questo numero di "AI & You" sia di vostro gradimento.

Poiché quest'anno i dirigenti della vostra azienda e i vostri colleghi iniziano a parlare più spesso di intelligenza artificiale, ecco la nostra guida per sembrare intelligenti quando si parla di AI e ML.

IA vs. ML

L'Intelligenza Artificiale (AI) è un concetto vasto che comprende un'ampia gamma di tecnologie e idee, mentre l'Apprendimento Automatico (ML) è un sottoinsieme distinto dell'AI. L'IA si riferisce allo sviluppo di sistemi informatici in grado di eseguire compiti che richiedono l'intelligenza umana, mentre il ML si occupa dello sviluppo di algoritmi che consentono ai computer di apprendere e migliorare le proprie prestazioni in base ai dati inseriti.

La sinergia tra IA e ML

L'IA e il ML non si escludono a vicenda e spesso lavorano insieme per creare sistemi potenti e intelligenti, come si vede nell'elaborazione del linguaggio naturale e nella computer vision, dove le tecniche di ML sono incorporate per migliorare le prestazioni e la precisione.

Apprendimento basato su regole e apprendimento dai dati

A differenza dei sistemi tradizionali basati su regole, che richiedono una programmazione esplicita per eseguire compiti specifici, gli algoritmi di ML sono progettati per analizzare automaticamente ampie serie di dati, identificare modelli e fare previsioni o decisioni. Di conseguenza, i sistemi basati sul ML migliorano continuamente in termini di accuratezza ed efficienza man mano che elaborano più dati, "imparando" di fatto dalle loro esperienze.

Per saperne di più sulle differenze tra questi due importanti concetti, consultate il nostro blog su "IA vs. ML."

4 tipi di apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è un campo in rapida evoluzione che ha il potenziale di trasformare molti settori, dalla sanità alla finanza alla produzione. Al centro dell'apprendimento automatico ci sono quattro tipi principali di tecniche di apprendimento: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato, apprendimento semi-supervisionato,
 e l'apprendimento per rinforzo.

Per saperne di più sui diversi tipi di apprendimento automatico, consultate il nostro articolo su "Diversi tipi di apprendimento automatico."

Che cos'è il Deep Learning?

Il deep learning (DL) è un sottoinsieme del ML che si concentra principalmente sull'imitazione della capacità del cervello umano di apprendere ed elaborare le informazioni. Nel mondo in rapida evoluzione dell'IA, l'apprendimento profondo è emerso come una tecnologia innovativa che sta avendo un impatto praticamente in ogni campo, dalla sanità ai sistemi autonomi.

Gli elementi costitutivi dell'apprendimento profondo

Le fondamenta del deep learning si basano sul concetto di reti neurali artificiali, o RNA, che si ispirano alla struttura e al funzionamento del cervello umano. Le RNA sono costituite da tre strati principali: strato di ingresso, strato nascosto e strato di uscita.

Le sfide dell'apprendimento profondo

Nonostante i notevoli successi del deep learning, rimangono diverse sfide e aree di ricerca future che meritano di essere esplorate ulteriormente per far progredire il campo e garantire una diffusione responsabile di queste tecnologie. Tra queste, l'interpretabilità e la spiegabilità, i requisiti di dati e di calcolo, la robustezza e la sicurezza.

Applicazioni di DL

L'apprendimento profondo ha trasformato diversi settori e applicazioni, come il riconoscimento delle immagini e la visione computerizzata, l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento e la generazione vocale, l'apprendimento per rinforzo, i modelli generativi e la sanità. Grazie ai progressi delle tecniche di deep learning, sono state rese possibili applicazioni come il riconoscimento facciale, i veicoli autonomi, l'analisi del sentiment e la scoperta di farmaci, rendendo il deep learning un potente strumento per la risoluzione di problemi complessi.

Per saperne di più sull'apprendimento profondo, consultate il nostro articolo su "Che cos'è il Deep Learning?"

Grazie per aver dedicato del tempo alla lettura di AI & You!

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