Termini AI spiegati: comprendi il linguaggio dell’intelligenza artificiale semplicemente.
Il termine “compute” si riferisce al potere computazionale essenziale che consente ai modelli AI di operare. Questa potenza di elaborazione alimenta l’industria dell’IA, consentendo l’addestramento e il deployment di modelli avanzati. Spesso, il termine è utilizzato come abbreviazione per rappresentare l’hardware che fornisce questa potenza, come GPU, CPU e TPU.
L’apprendimento profondo è un sottoinsieme del machine learning in cui gli algoritmi AI sono progettati con una struttura a rete neurale profonda. Questa architettura consente di fare correlazioni più complesse rispetto a sistemi di machine learning più semplici. Modelli di apprendimento profondo possono identificare autonomamente caratteristiche chiave nei dati, senza bisogno dell’intervento di ingegneri umani per definire queste caratteristiche. Sebbene questi sistemi richiedano un elevato numero di punti dati per produrre risultati efficaci, possono migliorare le proprie performance attraverso un ciclo di errore e correzione.
Secondo il documento di ricerca di Stanford, “AI Index 2021”, l’evoluzione delle architetture di deep learning ha aperto nuove frontiere nel campo dell’IA, portando a capacità prima ritenute impossibili. Fonte: Stanford University.
About The Author
