Questo glossario fornisce un solido punto di partenza per comprendere vari termini relativi all'intelligenza artificiale. Tieni presente che l'intelligenza artificiale è un campo in rapida evoluzione e nel tempo potrebbero emergere nuovi termini e concetti. È fondamentale rimanere aggiornati facendo riferimento a fonti attendibili e pubblicazioni di settore.
Questo glossario fornisce un solido punto di partenza per comprendere vari termini relativi all'intelligenza artificiale. Tieni presente che l'intelligenza artificiale è un campo in rapida evoluzione e nel tempo potrebbero emergere nuovi termini e concetti. È fondamentale rimanere aggiornati facendo riferimento a fonti attendibili e pubblicazioni di settore.
Prompt dell'intelligenza artificiale della generazione "Brian Beeler con un disco rigido futuristico"
Abbiamo compilato il glossario AI Top dei termini AI (Intelligenza Artificiale) con le loro definizioni:
- Algoritmo: Una serie di istruzioni o regole che le macchine seguono per risolvere un problema o eseguire un'attività.
- Intelligenza artificiale (AI): La simulazione dei processi dell'intelligenza umana da parte delle macchine, in particolare dei sistemi informatici, per eseguire compiti che tipicamente richiedono l'intelligenza umana, come la percezione visiva, il riconoscimento vocale, il processo decisionale e la risoluzione di problemi.
- Apprendimento automatico (ML): Un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che consente ai sistemi informatici di apprendere e migliorare dall'esperienza senza essere esplicitamente programmati. Gli algoritmi ML consentono alle macchine di riconoscere modelli, fare previsioni e migliorare le proprie prestazioni nel tempo.
- Apprendimento approfondito: Un sottocampo specifico dell'apprendimento automatico che utilizza reti neurali con più livelli per elaborare i dati in modo gerarchico ed estrarre funzionalità complesse. È particolarmente efficace in compiti come il riconoscimento di immagini e parlato.
- Apprendimento federato: Un approccio in cui più dispositivi o server collaborano per addestrare un modello mantenendo i dati decentralizzati e privati, spesso utilizzato in scenari come i dispositivi mobili.
- Informatica quantistica: Un approccio all’avanguardia al calcolo che sfrutta i bit quantistici (qubit) per eseguire determinati tipi di calcoli in modo significativamente più veloce rispetto ai computer classici.
- Rete neurale: Un modello computazionale ispirato alla struttura e alla funzione del cervello umano. È costituito da nodi interconnessi (neuroni) organizzati in strati per elaborare e trasformare i dati.
- Neuroevoluzione: Una tecnica che combina le reti neurali con algoritmi evolutivi, utilizzati per far evolvere architetture o parametri di rete neurale.
- Modello linguistico di grandi dimensioni (LLM): Un modello di machine learning addestrato su enormi quantità di dati utilizzando l'apprendimento supervisionato per produrre il token successivo in un dato contesto per produrre risposte contestuali significative agli input dell'utente. Grande si riferisce all'uso di parametri estesi da parte dei modelli linguistici. Ad esempio, GPT-3 ha 175 miliardi di parametri, il che lo rende uno dei modelli linguistici più significativi disponibili al momento della sua creazione.
- Elaborazione del linguaggio naturale (PNL): Un sottocampo della PNL incentrato sulla generazione di testo leggibile dall'uomo, spesso utilizzato in applicazioni come la creazione automatizzata di contenuti.
- Visione computerizzata: Il campo dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di interpretare e comprendere le informazioni visive provenienti dal mondo, come immagini e video.
- Insegnamento rafforzativo: Un tipo di machine learning in cui un agente impara a prendere decisioni interagendo con un ambiente. Riceve feedback sotto forma di premi o penalità, guidandolo a migliorare le sue capacità decisionali.
- Apprendimento supervisionato: Un tipo di machine learning in cui un modello viene addestrato su dati etichettati, il che significa che viene fornito l'output corretto per ciascun input. L'obiettivo è che il modello impari a mappare accuratamente le informazioni sui risultati corretti.
- Apprendimento senza supervisione: Un tipo di apprendimento automatico in cui il modello viene addestrato su dati senza etichetta e deve trovare modelli o strutture all'interno dei dati senza una guida specifica.
- Apprendimento semi-supervisionato: Una combinazione di apprendimento supervisionato e non supervisionato, in cui un modello viene addestrato su un mix di dati etichettati e non etichettati.
- Trasferire l'apprendimento: Una tecnica in cui un modello pre-addestrato viene utilizzato come punto di partenza per una nuova attività, consentendo un addestramento più rapido ed efficiente su dati limitati.
- Grafico della conoscenza: Una rappresentazione strutturata della conoscenza che cattura le entità, i loro attributi e le relazioni, consentendo il recupero e il ragionamento di informazioni sofisticati.
- Rete Neurale Convoluzionale (CNN): Un tipo di rete neurale progettata per l'elaborazione di dati simili a griglia, come le immagini. Le CNN sono particolarmente efficaci per le attività di visione artificiale.
- Rete neurale ricorrente (RNN): Un tipo di rete neurale adatta per dati sequenziali, come testo o serie temporali. Gli RNN mantengono la memoria degli input passati per elaborare in modo efficace le informazioni sequenziali.
- Rete avversaria generativa (GAN): Un tipo di architettura di rete neurale composta da due reti, un generatore e un discriminatore, che competono tra loro per generare dati realistici, come immagini o audio.
- Bias nell’intelligenza artificiale: Si riferisce alla presenza di risultati ingiusti o discriminatori nei sistemi di intelligenza artificiale, spesso derivanti da dati di formazione o decisioni di progettazione distorti.
- Etica nell’intelligenza artificiale: La considerazione dei principi morali e delle linee guida durante lo sviluppo e l’implementazione di sistemi di intelligenza artificiale per garantire che siano utilizzati in modo responsabile e non danneggino gli individui o la società.
- IA spiegabile (XAI): Il concetto di progettazione di sistemi di intelligenza artificiale in grado di fornire spiegazioni trasparenti per le loro decisioni, consentendo agli esseri umani di comprendere il ragionamento alla base dei risultati generati dall’intelligenza artificiale.
- IA bordo: L’implementazione di algoritmi di intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi periferici (ad esempio smartphone, dispositivi IoT) invece di fare affidamento sull’elaborazione basata su cloud, consentendo applicazioni di intelligenza artificiale più veloci e più attente alla privacy.
- Big Data: Set di dati considerati troppo grandi o complessi per essere elaborati utilizzando metodi tradizionali. Implica l’analisi di enormi quantità di informazioni per raccogliere informazioni e modelli preziosi che migliorano il processo decisionale.
- Internet delle cose (IoT): Una rete di dispositivi interconnessi dotati di sensori e software che permette loro di raccogliere e scambiare dati.
- AIaaS (AI come servizio): La fornitura di strumenti e servizi di intelligenza artificiale attraverso il cloud, consentendo ad aziende e sviluppatori di accedere e utilizzare le funzionalità di intelligenza artificiale senza gestire l'infrastruttura sottostante.
- chatbot: Un programma per computer che utilizza la PNL e l'intelligenza artificiale per simulare conversazioni umane con gli utenti, generalmente utilizzato nell'assistenza clienti, negli assistenti virtuali e nelle applicazioni di messaggistica.
- Calcolo cognitivo: Un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che mira a imitare le capacità cognitive umane, come l'apprendimento, la comprensione del linguaggio, il ragionamento e la risoluzione dei problemi.
- Modello IA: Una rappresentazione matematica di un sistema di intelligenza artificiale, appresa dai dati durante il processo di addestramento, che può fare previsioni o prendere decisioni quando vengono presentati nuovi input.
- Etichettatura dei dati: Il processo di annotazione manuale dei dati per indicare l'output corretto per le attività di machine learning supervisionate.
- Mitigazione dei pregiudizi: Tecniche e strategie utilizzate per ridurre o eliminare i bias nei sistemi di intelligenza artificiale, garantendo equità e risultati equi.
- Iperparametro: Parametri impostati dall'utente per controllare il comportamento e le prestazioni degli algoritmi di machine learning, come la velocità di apprendimento, il numero di livelli nascosti o la dimensione del batch.
- Sovrapposizione: Una condizione nell'apprendimento automatico in cui un modello funziona eccezionalmente bene sui dati di addestramento ma non riesce a generalizzare a dati nuovi e invisibili a causa della memorizzazione del set di addestramento anziché dei modelli di apprendimento.
- sottodimensionamento: Una condizione nell'apprendimento automatico in cui un modello non riesce a catturare i modelli nei dati di addestramento e ha prestazioni scarse sia sui dati di addestramento che sui dati nuovi e invisibili.
- Rilevamento di anomalie: Il processo di identificazione di modelli nei dati che non sono conformi al comportamento previsto, spesso utilizzato nel rilevamento delle frodi e nella sicurezza informatica.
- Apprendimento dell'insieme: Una tecnica in cui più modelli vengono combinati per effettuare una previsione finale, spesso ottenendo prestazioni complessive migliori rispetto all'utilizzo di modelli individuali.
- tensorflow: Una libreria di machine learning open source sviluppata da Google che fornisce un framework per la creazione e l'addestramento di vari tipi di reti neurali.
- PyTorch: Una libreria di machine learning open source sviluppata da Facebook particolarmente apprezzata per scopi di deep learning e ricerca.
- Agente di apprendimento per rinforzo: L'entità che apprende in un sistema di apprendimento per rinforzo che interagisce con l'ambiente, riceve ricompense e prende decisioni per massimizzare le ricompense cumulative.
- GPT (trasformatore generativo pre-addestrato): Una famiglia di modelli linguistici su larga scala noti per la loro capacità di generare testo simile a quello umano. GPT-3 è una delle versioni più conosciute, sviluppata da OpenAI.
- Prova di Turing: Un test proposto da Alan Turing per determinare se una macchina può mostrare un comportamento intelligente indistinguibile da quello di un essere umano.
- Singolarità: Un ipotetico punto nel futuro in cui l’intelligenza artificiale e l’intelligenza artificiale supereranno l’intelligenza umana, portando a cambiamenti radicali nella società e nella tecnologia.
- Intelligenza dello sciame: Un approccio AI ispirato al comportamento collettivo di organismi sociali, come formiche o api, in cui i singoli agenti cooperano per risolvere problemi complessi.
- Robotica: Il ramo dell'intelligenza artificiale e dell'ingegneria che si concentra sulla progettazione, costruzione e programmazione di robot in grado di eseguire compiti in modo autonomo o semi-autonomo.
- Veicoli autonomi: Auto e veicoli a guida autonoma che utilizzano intelligenza artificiale, visione artificiale e sensori per navigare e operare senza intervento umano.
- Riconoscimento facciale: La tecnologia basata sull'intelligenza artificiale utilizzata per identificare e verificare gli individui in base alle loro caratteristiche facciali.
- Analisi del sentimento: Il processo di utilizzo delle tecniche di PNL per determinare il sentimento o l'emozione espressa in un pezzo di testo, spesso utilizzato nel monitoraggio dei social media e nell'analisi del feedback dei clienti.
- Apprendimento a tiro zero: Un tipo di ML in cui un modello può eseguire un'attività senza aver visto alcun esempio di tale attività durante l'addestramento utilizzando le conoscenze generali.
- Apprendimento One-Shot: Una variante del ML in cui un modello viene addestrato con solo uno o pochi esempi per classe, con l'obiettivo di apprendere da dati limitati.
- Apprendimento autosupervisionato: Un approccio di apprendimento in cui il modello genera il proprio segnale di supervisione dai dati di input, spesso utilizzato per pre-addestrare i modelli su enormi set di dati senza etichetta.
- Analisi delle serie temporali: Tecniche per l'analisi e la previsione dei dati raccolti a intervalli regolari nel tempo, cruciali in settori come la finanza e le scienze ambientali.
- Attacchi avversari: Tecniche in cui input dannosi sono progettati per fuorviare i modelli di intelligenza artificiale, spesso utilizzate per testare la robustezza dei modelli rispetto alle sfide del mondo reale.
- Aumento dati: Un metodo utilizzato per aumentare la diversità dei dati di training applicando varie trasformazioni come rotazioni, traslazioni e ridimensionamento.
- Reti bayesiane: Modelli grafici che rappresentano relazioni probabilistiche tra un insieme di variabili, utilizzati per ragionare in condizioni di incertezza.
- Ottimizzazione dell'iperparametro: Il processo di ricerca dei valori ottimali per gli iperparametri per ottenere le migliori prestazioni del modello.
Interagisci con StorageReview
Newsletter | YouTube | Podcast iTunes/Spotify | Instagram | Twitter | TikTok | RSS feed
