Intelligenza Artificiale & Machine Learning

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.

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.

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.

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.

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 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.

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.

Al centro del quantum computing si trova il qubit, una meraviglia capace di esistere in uno stato sovrapposto di 0 e 1. Questa caratteristica unica permette ai computer quantistici di esplorare simultaneamente vaste possibilità di calcolo, dalla crittografia alla scienza dei materiali.

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’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.

Questa guida completa demistifica le reti neurali. Scopri il loro design ispirato al cervello, componenti come neuroni e strati, e metodi di addestramento che coinvolgono la propagazione in avanti e indietro. È possibile esplorare diverse architetture e le relative applicazioni in ambito di riconoscimento delle immagini, elaborazione del linguaggio, previsione e altro ancora. Scopri come addestrare questi potenti strumenti e il loro impatto nei diversi settori.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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'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.

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.

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.

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.

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.

I modelli di base sono grandi sistemi di IA addestrati su grandi dataset non etichettati. Questi modelli adattabili fungono da punti di partenza versatili e vengono ottimizzati per varie attività a valle, come l'elaborazione del testo e la generazione di immagini, che spesso richiedono dati specifici minimi. migliorano l'efficienza e le prestazioni.

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’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.

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.

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

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.

Stable Diffusion è un modello di deep learning open-source rilasciato per la prima volta nel 2022 che genera immagini di alta qualità a partire da testo. Sviluppato da Stability AI, sfrutta la diffusione latente per creare immagini da prompt testuali, rendendo la generazione di immagini AI accessibile ad artisti, designer e appassionati su hardware di consumo.

La rilevazione delle anomalie identifica schemi di dati che si discostano significativamente dalla norma, indicando eventi insoliti come frodi o errori di sistema. Utilizza tecniche statistiche, di machine learning e di deep learning per individuare outlier in varie applicazioni, dalla cybersecurity alla sanità e alla produzione, garantendo una rilevazione proattiva dei problemi e una maggiore affidabilità del sistema.

Scopri come le Reti Neurali Avversariali Generative (GAN) generano dati sintetici realistici attraverso una profonda competizione min–max tra due reti neurali. Esplora applicazioni, sfide e come i servizi di AI e Cloud Pubblico di OVHcloud supportano la generazione scalabile di immagini e testo.

Scopri cos'è il riconoscimento facciale e come funziona la sua tecnologia, dalla rilevazione guidata dall'IA al matching biometrico. Questa guida esplora le sue applicazioni comuni nella sicurezza e nei dispositivi mobili, valutando i principali vantaggi rispetto a seri problemi di privacy e pregiudizi algoritmici.