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L’intelligenza artificiale (IA) è ormai un tema che coinvolge sempre più persone ed aziende. Grazie alla sua capacità di simulare l’intelligenza umana attraverso l’elaborazione di dati, infatti, sempre più utenti sono interessati al suo funzionamento e alle sue applicazioni.
La capacità di generare contenuti, immagini, elaborare dati e fornire risposte in poco tempo a quesiti molto complessi, hanno reso i modelli di intelligenza artificiale sempre più interessanti.
In particolare possiamo individuare due sottocategorie fondamentali dell’IA che stanno riscontrando grandissimo successo: il Machine Learning (ML) e il Deep Learning (DL).
Cos’è il Machine Learning (ML)?
Il Machine Learning è una sottocategoria dell’IA che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli che consentono ai computer di apprendere autonomamente dai dati senza esserne esplicitamente programmati.
Gli algoritmi di machine learning analizzano i dati di input, identificano i pattern e costruiscono modelli predittivi o descrittivi, che possono essere utilizzati per fare previsioni o prendere decisioni basate sui dati.
Alcuni esempi di modelli di machine learning includono l’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato e l’apprendimento di rinforzo.
Le potenzialità di questo strumento sono davvero infinite, tant’è che gli ambiti in cui il Machine Learning viene impiegato sono estremamente vari: dal campo medico alla finanza, dall’automazione industriale alla logistica. Le applicazioni di queste nuove tecnologie sono in continua espansione e diverse aziende stanno investendo per ottimizzare i propri processi grazie a questi strumenti.
Che cos’è il Deep Learning (DL)?
Il Deep Learning si basa su reti neurali artificiali profonde ispirate al funzionamento del cervello umano. Le reti neurali profonde sono composte da strati di neuroni artificiali interconnessi che consentono alle macchine di apprendere rappresentazioni sempre più complesse dei dati.
Questo approccio è particolarmente efficace nell’elaborazione di immagini, riconoscimento del parlato, traduzione automatica e molte altre applicazioni.
Questa tecnologia è estremamente complessa e consente di creare modelli per diversi ambiti come la finanza e il trading, il videogaming, l’automazione industriale e la robotica
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