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Il Clustering K-Means è un popolare algoritmo di apprendimento automatico non supervisionato per suddividere i dataset in un numero predefinito di cluster distinti e non sovrapposti, minimizzando la somma delle distanze quadratiche tra i punti dati e i centroidi dei loro cluster.
I dati di addestramento si riferiscono al dataset utilizzato per istruire gli algoritmi di intelligenza artificiale, consentendo loro di riconoscere schemi, prendere decisioni e prevedere risultati. Questi dati possono includere testo, numeri, immagini e video, e devono essere di alta qualità, diversificati e ben etichettati per garantire prestazioni efficaci dei modelli di IA.
La memoria associativa nell'intelligenza artificiale (IA) consente ai sistemi di richiamare informazioni sulla base di schemi e associazioni, imitando la memoria umana. Questo modello di memoria migliora il riconoscimento di schemi, il recupero dei dati e l'apprendimento nelle applicazioni IA come chatbot e strumenti di automazione.
Il riconoscimento di pattern è un processo computazionale per identificare schemi e regolarità nei dati, fondamentale in campi come l’IA, l’informatica, la psicologia e l’analisi dei dati. Automatizza il riconoscimento di strutture in voce, testo, immagini e set di dati astratti, abilitando sistemi intelligenti e applicazioni come la visione artificiale, il riconoscimento vocale, l’OCR e il rilevamento di frodi.
Il rilevamento della lingua nei grandi modelli linguistici (LLM) è il processo mediante il quale questi modelli identificano la lingua del testo in ingresso, consentendo un'elaborazione accurata per applicazioni multilingue come chatbot, traduzione e moderazione dei contenuti.
