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L'Apprendimento Trasferito è una potente tecnica di IA/ML che adatta modelli pre-addestrati a nuovi compiti, migliorando le prestazioni con dati limitati e aumentando l'efficienza in varie applicazioni come il riconoscimento delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale.
Una data di cutoff della conoscenza è il momento specifico dopo il quale un modello di IA non dispone più di informazioni aggiornate. Scopri perché queste date sono importanti, come influenzano i modelli di IA e consulta le date di cutoff per GPT-3.5, Bard, Claude e altri.
Human-in-the-Loop (HITL) è un approccio all'intelligenza artificiale e al machine learning che integra l'esperienza umana nella formazione, regolazione e applicazione dei sistemi di IA, migliorando l'accuratezza, riducendo gli errori e garantendo la conformità etica.
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. Questo porta a prestazioni scarse sia sui dati non visti sia su quelli di addestramento, spesso a causa di una complessità del modello insufficiente, un addestramento inadeguato o una selezione delle feature non ottimale.
