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Le migliori Innovazioni di MACHINE LEARNING e INTELLIGENZA ARTIFICIALE nel 2023


Questo articolo presenta le cinque migliori innovazioni di machine learning e Deep Learning nel 2023


Questo articolo presenta le cinque migliori innovazioni di machine learning e Deep Learning nel 2022
Questo articolo presenta le cinque migliori innovazioni di machine learning e Deep Learning nel 2023


Le applicazioni dell'apprendimento automatico nel mondo reale hanno reso le nostre attività quotidiane più fattibili, più rapide, efficienti e precise.


Prerequisiti :

  • Se non sai cosa è il Machine Learning, clicca qui

  • Se non conosci le principali applicazioni Machine Learning, clicca qui

  • Se non sai come scaricare e gestire le librerie, clicca qui

  • Se non sai cosa sia un Dataset, clicca qui


Se le applicazioni di apprendimento automatico vengono addestrate in modo accurato, possono completare le attività molto più rapidamente degli esseri umani.


E questo se ci pensate non è un affermazione da poco. Fino ad adesso con le IA ci giochiamo contro a scacchi o ci consigliano prodotti o video, perchè sono state addestrate in modo accurato. E se un domani queste innovazioni ci dessero l'opportunità di addestrare in modo accurato una nostra IA magari per prevedere i prezzi degli immobili a Roma o Milano o Prevedere malttie, come Cancro o Diabete .... Lasciamo a voi l'immaginazione ora vi parliamo di queste Innovazioni...

• Tiny ML : quando si parla di Tiny ML, i microcontrollori sono i più importanti. Queste tecnologie possono ridurre le reti di deep learning per adattarsi a qualsiasi piccolo sistema hardware. I nuovi framework macchina incorporati consentono ai dispositivi AI-IoT ad alta potenza di funzionare in modo efficiente. Se vogliamo mettere complesse e grandi reti nuerali dentro piccoli Hardware, bene questa innovazione fa per voi.

• Quantum ML : l'area interdisciplinare in cui l'informatica quantistica è mescolata con l'apprendimento automatico è chiamata Quantum ML. Questa nuova caratteristica della tecnologia quantistica facilita l'esplorazione dello spazio, la comprensione delle nanoparticelle e altre ricerche avanzate in modo efficiente. Se state facendo ricerca o siete appassionati di dati fisici, chimici o spaziali andate a dargli un occhiata.

• Auto ML : Auto ML colma il divario fornendo una soluzione accessibile che non si affida agli esperti di ML. Fornisce semplificazione ai data scientist che lavorano su progetti di apprendimento automatico mediante l'uso di modelli. In parole un più semplici tu gli dati i dati, lui ci prova sopra un centinaio di modelli preconfigurati e ti dice quale è stato più accurato sui dati che gli hai fornito.

• MLOps : MLOps si concentra sull'affidabilità e l'efficienza. È una procedura per sviluppare soluzioni ML in modo che possano essere utilizzate nelle aziende per una maggiore efficienza. Automatizza più facilmente la gestione dei dati su scala più ampia, garantendo errori umani minimi.

• Full stack deep learning :Ti aiuta a colmare il divario tra l'addestramento di modelli di machine learning e l'implementazione di sistemi di intelligenza artificiale nel mondo reale.


Bene, speriamo davvero che tu possa beneficiare di questa nostra lista delle innovazioni che crediamo avranno veramente successo nel 2022. Grazie per la lettura, se ti va lascia qui sotto nei commenti un innovazione che non abbiamo citato.

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