
Trasparenza Algoritmica
La trasparenza algoritmica si riferisce alla chiarezza e all'apertura riguardo al funzionamento interno e ai processi decisionali degli algoritmi. È fondamental...
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L'underfitting si verifica quando un modello di machine learning è troppo semplice per catturare le tendenze sottostanti dei dati su cui è stato addestrato. Que...
La validazione dei dati nell'IA si riferisce al processo di valutazione e assicurazione della qualità, accuratezza e affidabilità dei dati utilizzati per addest...
La validazione incrociata è un metodo statistico utilizzato per valutare e confrontare modelli di apprendimento automatico suddividendo i dati in set di addestr...
Esplora i veicoli autonomi—auto senza conducente che utilizzano IA, sensori e connettività per operare senza intervento umano. Scopri le tecnologie chiave, il r...
Un vettore di embedding è una rappresentazione numerica densa dei dati in uno spazio multidimensionale, che cattura relazioni semantiche e contestuali. Scopri c...
La Visione Artificiale è un campo dell’intelligenza artificiale (IA) focalizzato sul permettere ai computer di interpretare e comprendere il mondo visivo. Sfrut...
OpenAI Whisper è un avanzato sistema di riconoscimento automatico del parlato (ASR) che trascrive il linguaggio parlato in testo, supportando 99 lingue, resiste...
L'Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI) è un insieme di metodi e processi progettati per rendere comprensibili agli esseri umani i risultati dei modelli di ...
XGBoost sta per Extreme Gradient Boosting. È una libreria ottimizzata e distribuita di gradient boosting progettata per un addestramento efficiente e scalabile ...
Lo Zero-Shot Learning è un metodo nell'IA in cui un modello riconosce oggetti o categorie di dati senza essere stato esplicitamente addestrato su tali categorie...
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