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La chiave del successo dell'intelligenza artificiale: gestione ed elaborazione dei dati di alta qualità

L'intelligenza artificiale (IA) è un campo in rapida crescita che ha il potenziale di trasformare il nostro mondo in innumerevoli modi. Al centro dell'IA ci sono i dati che alimentano i suoi algoritmi e modelli; la qualità di questi dati è fondamentale per il successo delle applicazioni di IA.

Con la continua evoluzione dell'IA, è sempre più chiaro che la qualità e la quantità dei dati dell'IA giocheranno un ruolo fondamentale nel plasmare il suo futuro. Esistono due grandi categorie di dati di IA: strutturati e non strutturati. I dati strutturati sono costituiti da informazioni numeriche o categoriche facilmente elaborabili dai computer e memorizzabili in database, fogli di calcolo o tabelle. I dati non strutturati, invece, comprendono testi, immagini, audio o video e richiedono tecniche di elaborazione più avanzate per essere utilizzati per l'addestramento dell'IA.
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L’integrazione delle più recenti tecnologie nella gestione e nell’elaborazione dei dati dell’IA è essenziale per garantire che i dati dell’IA siano ben organizzati e facilmente accessibili.Ad esempio, l’uso dell’archiviazione dei dati basata su cloud e delle tecnologie di elaborazione dei dati in tempo reale può aiutare le organizzazioni a gestire in modo efficace i propri dati di intelligenza artificiale e massimizzarne il potenziale.

Inoltre, le tecnologie di explainable AI (XAI) stanno diventando sempre più importanti in quanto le organizzazioni cercano di comprendere i processi decisionali dei sistemi di IA. La XAI fornisce indicazioni preziose su come gli algoritmi e i modelli di IA giungono alle loro previsioni e decisioni, consentendo agli stakeholder di comprendere meglio e di fidarsi dei risultati prodotti dai sistemi di IA.

È inoltre fondamentale garantire che i dati dell'IA siano diversificati, rappresentativi e privi di pregiudizi. Se i dati dell'IA sono parziali, anche i sistemi di IA costruiti a partire da essi lo saranno, e questo può portare a risultati imprecisi e inaffidabili con implicazioni di vasta portata per vari settori e applicazioni.


Orario di pubblicazione: 24 maggio 2023
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