Intelligenza Artificiale & Machine Learning

Gli MLOps, o Machine Learning Operations, rivoluzionano l’implementazione e la manutenzione dei modelli di ML unendo i principi DevOps con il ciclo di vita del Machine Learning. Include formazione, test, implementazione e monitoraggio, con l'obiettivo di automatizzare questi processi per migliorare l'affidabilità e l'efficienza.

I supercomputer sono computer estremamente veloci e potenti in grado di risolvere problemi complessi che i normali computer non sono in grado di gestire. Sono utilizzati in vari campi, come la scienza, l'ingegneria e il business, per la ricerca, la progettazione e l'analisi dei dati.

L’ingegneria rapida dell’IA combina arte e scienza, guidando i modelli linguistici per produrre i migliori risultati. È come scegliere attentamente le parole per istruire un amico brillante ma dalla mente letterale. Gli ingegneri solleciti applicano la propria comprensione e creatività dell’IA per creare query per generare testo, tradurre lingue e altro ancora, garantendo risposte informative e inventive.

L’Intelligenza Artificiale generativa, un ramo dell’IA dedicato alla creazione di contenuti, utilizza le reti neurali per creare contenuti a partire da richieste (prompt). Impara da grandi quantità di dati a produrre testo, immagini e altro, imitando la creatività umana. Le aziende la utilizzano per attività di marketing, supporto clienti e analisi, migliorando la produttività e i processi decisionali.

Algoritmi di apprendimento non supervisionati individuano modelli nascosti nei dati non etichettati. Senza output predefiniti, identificano strutture, raggruppamenti o relazioni intrinseche. I tipi principali includono clustering, riduzione della dimensionalità e rilevamento di anomalie, utilizzati per la segmentazione dei clienti, la semplificazione dei dati e il rilevamento di frodi

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) potenzia i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) combinando le loro capacità generative con fonti di informazioni esterne e fornendo risposte più accurate, aggiornate e pertinenti.

L'apprendimento supervisionato è un tipo di Machine Learning in cui gli algoritmi imparano dai dati etichettati, proprio come uno studente impara con un insegnante. L'obiettivo è prevedere gli output per i nuovi input non visti identificando i modelli negli esempi forniti.

Il Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) perfeziona i modelli di IA, in particolare i modelli LLM, utilizzando le preferenze umane. Addestra un modello di ricompensa separato sul feedback umano e poi utilizza questo modello all’interno di un algoritmo di apprendimento per rinforzare l’IA centrale verso un comportamento più utile e allineato.

L’apprendimento per rinforzo (RL) è una tecnica di Machine Learning in cui gli operatori imparano a prendere decisioni interagendo con un ambiente e ricevendo premi per azioni positive. Questo approccio "trial and error" consente agli agenti RL di ottimizzare il proprio comportamento nel tempo, ottenendo risultati straordinari in robotica, gioco, sanità e finanza.

Il Quantum Machine Learning è una combinazione di Machine Learning e informatica quantistica, che utilizza computer quantistici per analizzare dati complessi e risolvere problemi a una velocità senza precedenti, aprendo così nuove prospettive in settori come l'industria farmaceutica, la finanza e la tecnologia.

Il calcolo quantistico ha il potenziale per cambiare le regole del gioco e rivoluzionare il panorama informatico. Anche se permette di risolvere rapidamente problemi complessi che il calcolo convenzionale non è in grado di gestire in modo efficace, questa tecnologia è ancora lontana dal rispondere alle aspettative e restano ancora molte sfide da affrontare.

L’analisi predittiva si basa su dati storici, algoritmi statistici e Machine Learning per prevedere eventi, tendenze o comportamenti futuri. Sposta l'attenzione dagli eventi passati ai probabili risultati futuri, rispondendo a "What's next?". In questo modo le aziende possono prendere decisioni proattive e basate sui dati.

Questo articolo fornisce una panoramica completa sull'utilizzo eccessivo del Machine Learning, spiegando cos'è, perché si verifica, le conseguenze, come rilevarlo e le strategie per prevenirlo.

Il Machine Learning, o apprendimento automatico, è un sottodominio dell'Intelligenza Artificiale (IA). Esso si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli statistici che consentono a un sistema informatico di realizzare compiti senza programmazione specifica per questi ultimi. In altre parole, invece di codificare ogni istruzione, la macchina può imparare dalle informazioni e migliorare le prestazioni nel tempo.

Questa guida analizza i diversi tipi di algoritmi di Machine Learning: supervisionati, non supervisionati e di apprendimento rafforzato, ognuno adatto a compiti distinti. Vengono inoltre analizzati casi d'uso come la previsione del turnover dei clienti, le previsioni di vendita, il riconoscimento delle immagini, i sistemi di raccomandazione e il rilevamento delle frodi, evidenziando algoritmi rilevanti.

Un grande modello di linguaggio (LLM) è un sistema avanzato di Intelligenza Artificiale specializzato nell'elaborazione del linguaggio naturale, capace di comprendere, generare e interagire con il testo umano grazie all'apprendimento su grandi insiemi di dati testuali.

Il Deep Learning è un metodo di apprendimento profondo grazie al quale le macchine sono in grado di imparare e migliorare in modo autonomo. Questa tecnica si basa, ad esempio, su neuroni artificiali, tecnologie di riconoscimento delle immagini e di riconoscimento del linguaggio.

La Computer Vision è un campo dell’IA che permette alle macchine di interpretare le informazioni visive come gli esseri umani. Ha diverse applicazioni, dall'imaging medico alle auto a guida autonoma, fino alla produzione e alla realtà aumentata. Le risorse di apprendimento come OpenCV, TensorFlow e i corsi online possono aiutare ad iniziare.

La ricerca cognitiva utilizza l’IA per comprendere le intenzioni degli utenti, andando oltre la corrispondenza delle parole chiave. L'elaborazione del linguaggio naturale, il Machine Learning e i grafici della conoscenza consentono di ottenere risultati utili. e migliora la pertinenza, l'accuratezza e l'esperienza utente in ambito sanitario, finanziario, legale e altro ancora, trasformando i dati in informazioni fruibili.

Il Natural Language Processing (NLP) è un campo specializzato dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. Utilizzando tecniche computazionali e linguistiche, il NLP semplifica applicazioni come gli assistenti virtuali, l'analisi del testo e la traduzione automatica, trasformando grandi quantità di dati non strutturati in informazioni significative.

Il Machine Learning automatizzato (AutoML) semplifica e accelera la creazione di modelli di Machine Learning automatizzando attività quali la preelaborazione dei dati, l'ingegneria delle funzionalità, la selezione degli algoritmi e l'ottimizzazione degli iperparametri. Questo rende l’IA più accessibile, efficiente e potenzialmente in grado di migliorare le prestazioni del modello con un intervento umano minimo.

L'Intelligenza Artificiale (IA) è una disciplina sempre più legata alle tecnologie digitali quotidiane, di cui non ha ancora finito di moltiplicare l’efficacia. Grazie ai dati trasmessi, è in grado di assimilare una grande quantità di informazioni e analizzarle per fornire la migliore strategia d’azione possibile.

L'Intelligenza Artificiale Generale (AGI) mira a creare macchine con capacità cognitive simili a quelle umane. La ricerca AGI esplora il Machine Learning, l'elaborazione del linguaggio naturale e le implicazioni etiche. Mentre l'analisi stratificata dei fattori di rischio rimane sfuggente, i progressi ci avvicinano a un futuro in cui le macchine possiedono un'intelligenza a livello umano.

L’inferenza dell’IA utilizza modelli addestrati per fare previsioni sui nuovi dati. Implica l’immissione di dati, l’elaborazione basata su modelli appresi e la generazione di un output come una classificazione o una previsione. Questo processo viene utilizzato in diverse applicazioni, come il riconoscimento delle immagini e il rilevamento delle frodi.

Gli agenti di IA stanno rivoluzionando la tecnologia consentendo azioni autonome e un comportamento orientato agli obiettivi. Sono utilizzati in diverse applicazioni, dai chatbot alle auto a guida autonoma. OVHcloud offre soluzioni a supporto dello sviluppo e dell’implementazione dell’IA.

L'infrastruttura di Intelligenza Artificiale (IA) è la base tecnologica che permette alle organizzazioni di sviluppare, gestire e ottimizzare soluzioni basate sull'IA. Questo, su larga scala. Che si tratti di grandi volumi di dati, di modelli complessi o di una necessità di una grande potenza di calcolo tramite GPU, ogni progetto di IA necessita di un'infrastruttura solida e adattata.

Il Machine Learning, un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale, ha un impatto enorme sulla vita e sulle attività di tutti i giorni e sta assumendo un ruolo sempre più importante man mano che le reti aziendali diventano più sofisticate. Il Machine Learning è il processo con cui un computer risolve problemi utilizzando algoritmi.