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La trasparenza algoritmica si riferisce alla chiarezza e all'apertura riguardo al funzionamento interno e ai processi decisionali degli algoritmi. È fondamentale nell'IA e nell'apprendimento automatico per garantire responsabilità, fiducia e conformità agli standard legali ed etici.
L'underfitting si verifica quando un modello di machine learning è troppo semplice per catturare le tendenze sottostanti dei dati su cui è stato addestrato. Questo porta a prestazioni scarse sia sui dati non visti sia su quelli di addestramento, spesso a causa di una complessità del modello insufficiente, un addestramento inadeguato o una selezione delle feature non ottimale.
La validazione dei dati nell'IA si riferisce al processo di valutazione e assicurazione della qualità, accuratezza e affidabilità dei dati utilizzati per addestrare e testare i modelli di intelligenza artificiale. Essa implica l'identificazione e la correzione di discrepanze, errori o anomalie per migliorare le prestazioni e l'affidabilità del modello.
La validazione incrociata è un metodo statistico utilizzato per valutare e confrontare modelli di apprendimento automatico suddividendo i dati in set di addestramento e validazione più volte, assicurando che i modelli generalizzino bene su dati non visti e aiutando a prevenire l'overfitting.
Esplora i veicoli autonomi—auto senza conducente che utilizzano IA, sensori e connettività per operare senza intervento umano. Scopri le tecnologie chiave, il ruolo dell’IA, l’integrazione degli LLM, le sfide e il futuro della mobilità intelligente.
Un vettore di embedding è una rappresentazione numerica densa dei dati in uno spazio multidimensionale, che cattura relazioni semantiche e contestuali. Scopri come i vettori di embedding alimentano compiti di IA come NLP, elaborazione di immagini e raccomandazioni.
La Visione Artificiale è un campo dell’intelligenza artificiale (IA) focalizzato sul permettere ai computer di interpretare e comprendere il mondo visivo. Sfruttando immagini digitali provenienti da fotocamere, video e modelli di deep learning, le macchine possono identificare e classificare oggetti con precisione e poi reagire a ciò che “vedono”.
OpenAI Whisper è un avanzato sistema di riconoscimento automatico del parlato (ASR) che trascrive il linguaggio parlato in testo, supportando 99 lingue, resistente ad accenti e rumori, e open-source per applicazioni AI versatili.
L'Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI) è un insieme di metodi e processi progettati per rendere comprensibili agli esseri umani i risultati dei modelli di IA, promuovendo trasparenza, interpretabilità e responsabilità nei sistemi di machine learning complessi.
XGBoost sta per Extreme Gradient Boosting. È una libreria ottimizzata e distribuita di gradient boosting progettata per un addestramento efficiente e scalabile di modelli di machine learning, nota per la sua velocità, prestazioni e robusta regolarizzazione.
Lo Zero-Shot Learning è un metodo nell'IA in cui un modello riconosce oggetti o categorie di dati senza essere stato esplicitamente addestrato su tali categorie, utilizzando descrizioni semantiche o attributi per fare inferenze. È particolarmente utile quando la raccolta dei dati di addestramento è difficile o impossibile.
