Dati ovunque
Ripensando agli smart device domestici, ci si potrebbe chiedere: Come fa un'app di streaming a sapere cosa consigliare? Come fa il mio robot a sapere dove pulire? I dati svolgono un ruolo fondamentale. Questi dispositivi si basano sui dati per funzionare in modo efficiente. I dati vengono raccolti per rendere l'esperienza dell’utente più personalizzata e automatizzata.
I dati sono informazioni che vengono raccolte, archiviate e usate per vari scopi. Possono presentarsi in diverse forme, ad esempio testo, immagini e numeri. L'intelligenza artificiale sfrutta i dati per l'apprendimento e il ragionamento. Ad esempio, quando si guardano costantemente programmi dello stesso genere su un'app di streaming, questi dati aiutano il modello di intelligenza artificiale a determinare cosa consigliare successivamente.
Nel primo video si capirà cosa sono i dati e perché sono essenziali per il progresso dell'IA.
I dati consentono all'intelligenza artificiale di apprendere, adattarsi e prendere decisioni informate. Tuttavia, non è solo una questione di quantità di dati disponibili, ma anche di qualità. L'efficacia dei modelli di intelligenza artificiale è direttamente legata alla qualità dei dati di training.
Nel video successivo si scoprirà perché è importante individuare degli schemi nei dati e come questo può migliorare l'esperienza utente.
I modelli di intelligenza artificiale usano i dati per identificare gli schemi. Al centro di questo processo ci sono gli algoritmi che analizzano i campi di dati, apprendendo dagli schemi all'interno dei dati per generare modelli. Questi modelli vengono quindi usati per eseguire stime o prendere decisioni su nuovi dati. Questo processo è detto apprendimento automatico.
La qualità e la quantità dei dati sono fondamentali. I dati di alta qualità garantiscono che il modello di intelligenza artificiale sia in grado di apprendere in modo accurato ed eseguire stime affidabili. I dati di scarsa qualità possono produrre risultati non corretti. Pertanto la pre-elaborazione dei dati, che ne comprende la pulizia e l'organizzazione, è una fase essenziale del processo di apprendimento automatico.