{"id":4702,"date":"2023-11-30T23:09:58","date_gmt":"2023-11-30T22:09:58","guid":{"rendered":"https:\/\/neodatagroup.ai\/?p=4702"},"modified":"2024-03-13T15:10:30","modified_gmt":"2024-03-13T14:10:30","slug":"artificial-intelligence-more-than-just-llm-models","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/neodatagroup.ai\/it\/intelligenza-artificiale-piu-che-solo-modelli-llm\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale: non solo modelli LLM"},"content":{"rendered":"

Nel regno di l'intelligenza artificiale<\/strong> (AI), i riflettori si soffermano spesso sui Large Language Models<\/strong> (LLM), chatbot e IA generativa. Tuttavia, l'ambito dell'IA si estende ben oltre queste applicazioni, comprendendo tecniche preziose come l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e la modellazione predittiva. Questo articolo, scritto da Daniele Micci, esperto di Data Science e parte integrante dell'Advisors Board di Neodata Group, approfondisce il panorama multiforme dell'IA e le sue diverse applicazioni in ambito aziendale.<\/p>\n

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L'intelligenza artificiale (IA) \u00e8 diventata un argomento molto popolare negli ultimi anni e molti la associano ai Large Language Models (LLM), ai chatbot e all'IA generativa. Tuttavia, l'IA non si limita a queste applicazioni specifiche. L'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e altri tipi di metodi di modellazione predittiva sono estremamente preziosi in molte applicazioni aziendali.<\/p>\n

L'apprendimento automatico (ML) \u00e8 un tipo di intelligenza artificiale che consente ai computer di imparare senza essere programmati esplicitamente. I modelli di ML vengono addestrati sui dati e imparano a identificare schemi e relazioni in quei dati. Una volta addestrati, i modelli di ML possono essere utilizzati per fare previsioni su nuovi dati.<\/p>\n

L'apprendimento profondo \u00e8 un tipo di ML che utilizza reti neurali artificiali per imparare dai dati. Le reti neurali si ispirano al cervello umano e sono in grado di apprendere modelli e relazioni complesse nei dati. I modelli di apprendimento profondo (deep learning) sono spesso utilizzati ed estremamente efficaci per compiti quali il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale.<\/p>\n

Gli strumenti di modellazione predittiva sono utilizzati per fare previsioni su eventi o risultati futuri. Gli strumenti di modellazione predittiva possono utilizzare diverse tecniche, tra cui l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo. Gli strumenti di modellazione predittiva sono utilizzati in diverse applicazioni aziendali, come ad esempio la previsione del tasso di abbandono dei clienti, il rilevamento delle frodi e la previsione della domanda.<\/p>\n

Esempi di modelli di Machine Learning nel mondo Business:<\/h3>\n