Il Deep Learning è una branca del machine learning nell’intelligenza artificiale (AI) che imita il funzionamento del cervello umano nell’elaborazione dei dati e nella creazione di schemi utili per il processo decisionale. Si ispira alla struttura e alla funzione del cervello, dette reti neurali artificiali. Gli algoritmi di Deep Learning analizzano e interpretano relazioni complesse tra i dati, consentendo attività come il riconoscimento vocale, la classificazione delle immagini e la risoluzione di problemi complessi con elevata precisione.
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L'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) consente ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano utilizzando la linguistica computazionale, il machine learning e il deep learning. L'NLP alimenta applicazioni come traduzione, chatbot, analisi del sentiment e altro ancora, trasformando i settori e migliorando l'interazione uomo-macchina.
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L'Espansione della Query in FlowHunt migliora la comprensione del chatbot trovando sinonimi, correggendo errori di ortografia e garantendo risposte coerenti e accurate alle richieste degli utenti.
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Che cos'è un eteronimo? Un eteronimo è un fenomeno linguistico unico in cui due o più parole condividono la stessa grafia ma hanno pronunce e significati diversi. Queste parole sono omografi che non sono omofoni. In termini più semplici, gli eteronimi appaiono identici nella forma scritta ma suonano diversi quando pronunciati e trasmettono significati distinti in base al contesto.
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Il feedback agli studenti basato su intelligenza artificiale sfrutta l'intelligenza artificiale per offrire approfondimenti valutativi personalizzati e in tempo reale e suggerimenti agli studenti. Utilizzando l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale, questi sistemi analizzano il lavoro accademico per migliorare i risultati di apprendimento, aumentare l'efficienza e fornire approfondimenti basati sui dati, affrontando al contempo privacy ed equità.
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Il Flesch Reading Ease è una formula di leggibilità che valuta quanto sia facile comprendere un testo. Sviluppata da Rudolf Flesch negli anni '40, assegna un punteggio basato sulla lunghezza delle frasi e sul numero di sillabe per indicare la complessità del testo. Ampiamente utilizzata nell'istruzione, nell'editoria e nell'IA per rendere i contenuti più accessibili.
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Un metaprompt nell'intelligenza artificiale è un'istruzione di alto livello progettata per generare o migliorare altri prompt per grandi modelli linguistici (LLM), potenziando i risultati dell'IA, automatizzando compiti e migliorando il ragionamento multi-step nei chatbot e nei flussi di automazione.
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Scopri di più su Mistral AI e i modelli LLM che offre. Scopri come vengono utilizzati questi modelli e cosa li distingue dagli altri.
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La Comprensione del Linguaggio Naturale (NLU) è un ramo dell'IA che si concentra nel permettere alle macchine di comprendere e interpretare il linguaggio umano in modo contestuale, andando oltre la semplice elaborazione del testo per riconoscere intenzione, semantica e sfumature in applicazioni come chatbot, analisi del sentiment e traduzione automatica.
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Un'ontologia nell'Intelligenza Artificiale è una specifica formale di una concettualizzazione condivisa, che definisce classi, proprietà e relazioni per modellare la conoscenza. Le ontologie migliorano l'IA ottimizzando la rappresentazione della conoscenza, l'integrazione dei dati e il ragionamento, alimentando applicazioni come NLP, Web Semantico e sistemi esperti.
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Scopri come l'Ottimizzazione per i Motori di Risposta (AEO) sposta l'attenzione dalla SEO tradizionale alla fornitura di risposte dirette agli utenti, ottimizzando per l'IA e la ricerca vocale con dati strutturati e NLP per risultati di marketing digitale potenziati.
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Il Riconoscimento di Entità Nominate (NER) è un sottocampo chiave dell'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) nell'IA, focalizzato sull'identificazione e la classificazione di entità nel testo in categorie predefinite come persone, organizzazioni e luoghi, per migliorare l'analisi dei dati e automatizzare l'estrazione delle informazioni.
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Un token, nel contesto dei grandi modelli linguistici (LLM), è una sequenza di caratteri che il modello converte in rappresentazioni numeriche per un'elaborazione efficiente. I token sono le unità di base del testo utilizzate dagli LLM come GPT-3 e ChatGPT per comprendere e generare il linguaggio.
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OpenAI Whisper è un avanzato sistema di riconoscimento automatico del parlato (ASR) che trascrive il linguaggio parlato in testo, supportando 99 lingue, resistente ad accenti e rumori, e open-source per applicazioni AI versatili.
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