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Per iniziare con il nostro articolo sui rami dell'intelligenza artificiale, ti diremo che l' ecosistema dell'Intelligenza Artificiale è attualmente in un continuo stato di apprendimento , cambiamento e crescita. Vi invitiamo a continuare a leggere!
I campi dell'intelligenza artificiale sono molto vari, i rami dell'intelligenza artificiale sono utilizzati negli elementi quotidiani della nostra vita per migliorare e automatizzare i processi. Un sondaggio del 2018 condotto da The Economist Intelligence Unit ha rivelato che i massimi dirigenti di tutto il mondo si aspettano che l' IA migliori la produzione, l'innovazione e la creazione di nuovi posti di lavoro e industrie nel mondo. Vediamo di più su questo interessante argomento!
Quando parliamo delle branche dell'intelligenza artificiale, iniziamo chiarendo che l'IA stessa è una branca dell'informatica che si occupa della progettazione e costruzione di sistemi che svolgono compiti legati all'intelligenza umana. Normalmente, all'interno delle loro definizioni , i sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di elaborare grandi quantità di dati ( Big Data ), identificare automaticamente modelli e tendenze e generare previsioni accurate.
L'obiettivo di questi processi è automatizzare, generare risultati accurati, ragionare e migliorare l'esperienza umana. L'intelligenza artificiale è una scienza molto ampia e può essere applicata a una miriade di discipline di apprendimento.
Tuttavia, quando diciamo "intelligenza artificiale", vogliamo essere più precisi. La robotica è un elemento dell'intelligenza artificiale e, in quanto scienza, si occupa della progettazione e costruzione di macchine in grado di eseguire compiti umani attraverso processi tecnologici e programmati.
Ecco i rami più comuni dell'intelligenza artificiale che usiamo nella nostra vita quotidiana.
Machine Learning è una branca dell'intelligenza artificiale che utilizza dati storici per addestrare algoritmi di machine learning. Dopo un certo tempo di addestramento, questi algoritmi migliorano le loro prestazioni e raggiungono l'obiettivo di ottimizzare il processo. molte tecnologie di intelligenza artificiale si basano sull'apprendimento automatico .
Deep learning Questa è una branca complessa del ML. L'obiettivo è costruire e addestrare reti neurali multistrato. L'obiettivo di queste reti è ordinare e classificare i dati e trovare anomalie nei loro schemi.
Le reti neurali sono algoritmi di apprendimento automatico, modelli computazionali progettati per funzionare come i neuroni nel cervello umano. Sono addestrati su un insieme specifico di dati e vengono utilizzati per indovinare la risposta a una domanda. Se si verifica un errore, la rete neurale regola il processo e lo ripete finché il livello di errore non viene ridotto. Questo è simile alla regressione statistica.
L'elaborazione del linguaggio naturale è una branca dell'intelligenza artificiale che si riferisce alla capacità di una macchina di comprendere il linguaggio umano o le parole stampate, al contrario di un computer che comprende un linguaggio di programmazione. Questa tecnologia viene utilizzata da chatbot, assistenti digitali virtuali e motori di ricerca per filtrare lo spam.
Un programma per computer che utilizza una serie di regole per conversare con gli esseri umani attraverso un'interfaccia online. I chatbot sono sempre più basati sull'intelligenza artificiale e utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per imitare la conversazione umana.
Un assistente digitale virtuale è una versione più sofisticata di un chatbot. Possono organizzare, archiviare e generare informazioni in base alla posizione dell'utente e rispondere a domande vocali e di testo. Alcuni esempi sono Siri di Apple, Google Assistant, Alexa di Amazon e Cortana di Microsoft.
Per concludere questo articolo, è chiaro che ci sono molte varianti nell'applicazione di questa tecnologia. All'interno dei rami dell'intelligenza artificiale, le sue attività spaziano dal marketing digitale, scienza, medicina e ambiente a campi sociali come l'antropologia e la sociologia.
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