Aterineto amin'ny Internet an-tserasera manao fikarohana sy fampandrosoana amin'ny Zava-tsarobidin'ny kintana sy rafitra fandraisana fanapahan-kevitra: “fianarana milina, famakafakana data, teknika fanatsarana, rafitra sarotra, ary fomba Bayesian”.
Aterineto amin'ny Internet an-tserasera manana fahaiza-manao ara-teknika momba ny vokatra Zava-tsarobidin'ny kintana sy rafitra fandraisana fanapahan-kevitra: “fianarana milina, fanadihadiana momba ny angona, teknika fanatsarana, rafitra sarotra, ary fomba Bayesian” ed Aterineto amin'ny Internet an-tserasera manana fahaiza-manao amin'ny fahalalana ny fizotran'ny raharaham-barotra mba hananganana rindrambaiko manokana izay modular amin'ny Zava-tsarobidin'ny kintana sy rafitra fandraisana fanapahan-kevitra: “fianarana milina, famakafakana data, teknika fanatsarana, rafitra sarotra, ary fomba Bayesian”.
Aterineto amin'ny Internet an-tserasera manana fahaiza-manao ara-teknika amin'ny vokatra sy traikefa amin'ny fahalalana ny fizotran'ny raharaham-barotra mba hamoronana rindrambaiko manokana izay modular Zava-tsarobidin'ny kintana sy rafitra fandraisana fanapahan-kevitra: “fianarana milina, famakafakana data, teknika fanatsarana, rafitra sarotra, ary fomba Bayesian”.
Aterineto amin'ny Internet an-tserasera manana fahaiza-manao ara-teknika momba ny vokatra Zava-tsarobidin'ny kintana sy rafitra fandraisana fanapahan-kevitra: “fianarana milina, famakafakana angon-drakitra, teknika fanatsarana, rafitra sarotra, ary fomba Bayesian” ary mamindra ny kolontsain'ny orinasa ary indrindra ny traikefa amin'ny famindrana.
ny tantaran'nyFahaizana artifisialy (AI) e dei Decision Systems (sistemi decisionali) è lunga e intrecciata. Ecco una panoramica dei momenti chiave e delle loro relazioni:
I Primi Passi (anni ’50 -’60)
- Nascita dell’AI: L’idea di macchine intelligenti risale a molto prima, ma il termine “Fahaizana artifisialy” viene coniato al Dartmouth Summer Research Project on Fahaizana artifisialy ao amin'ny 1956.
- Primi approcci simbolici: Nascono i primi sistemi basati su regole fisse e l’elaborazione simbolica, mirati a replicare processi del ragionamento umano.
Anni ’70 e primi ’80: Periodi di entusiasmo e stagnazione “Inverni AI”
- Sistemi Esperti: Vengono sviluppati sistemi esperti per particolari ambiti limitati (es. diagnostica medica), dimostrando che macchine possono fare inferenze su una base di conoscenza.
- Limiti delle tecniche simboliche: I limiti di scalabilità ed adattamento di approcci logici e basati su regole rallentano l’entusiamo su certe ricerche nell’ambito AI.
Rinascita grazie a fianarana milina e sistemi basati su Dati (anni ’80 – primi 2000)
- Algoritmi di Apprendimento Automatico: Ricerche su reti neurali artificiali, support vector machines, alberi decisionali introducono metodi basati su Dati e sull’addestramento dei modelli mediante esempi.
- Aumento della fahefana di calcolo: Nuovi hardware facilitano l’esecuzione di complessi algoritmi.
- Sistemi Ibridi: AI ed i Decision Systems iniziano ad integrarsi, con algoritmi per l’apprendimento di regole decisionali ed ottimizzazione su scenari di business.
L’esplosione dell’AI moderna (Anni 2010 – ad oggi)
- Fianarana lalina: Le reti neurali profonde (multilevel) diventano dirompenti per campi quali computer vision, comprensione del linguaggio naturale e molti altri.
- Enormi quantità di Dati: Disponibilità di set di Dati di dimensioni impareggiabili, abilitanti per addestrare algoritmi affamati di esempi.
- Decision Systems AI-driven: L’AI diviene chiave per automatizzare i processi decisionali con precisione e scalabilità inedite, ad esempio nella valutazione del rischio di credito, diagnostica medica, consigli per personalizzazione in ambito commerciale.
Tendenze e sfide
- Interpretabilità: Un nodo centrale riguarda rendere le decisioni prese dai sistemi AI spiegabili ed imparziali, diminuendo il loro uso come “scatole nere.”
- Etica e responsabilità: Garantire un uso etico dei sistemi basati su IA, minimizzando bias e impatto potenzialmente discriminatorio o non equo.
- Collaborazione Uomo-Macchina: Modelli decisionali che sfruttano le diverse capacità di IA ed esperti umani offrono potenziale enorme, soprattutto in campi dove è cruciale la sensibilità di interpretazione umana (es. ambito legale, certi aspetti della cura della salute).
famaranana
La storia dell’IA e dei Sistemi Decisionali è una continua coevoluzione. Dai primi tentativi fino al moderno deep learning, i risultati delle ricerche in AI forniscono nuovi strumenti per automatizzare e supportare i processi decisionali in campi estremamente diversi. Questo progresso va comunque valutato in tandem con considerazioni su etica, spiegabilità delle decisioni ed un giusto balance nella collaborazione tra macchina ed esperti umani in base al singolo dominio d’impiego.
Iray isika masoivoho tranonkala ary iray masoivoho marketing web, mamaritra ny anao izahay Agence Web ho an'ny serivisy mifanaraka amin'ny mpanjifa farany dia miasa toy ny Software House , Orinasa rindrambaiko , Orinasa fampandrosoana ny rindrambaiko, masoivoho marketing web, masoivoho tranonkala e masoivoho tranonkala.
Aterineto amin'ny Internet an-tserasera manolotra paikady fandraharahana ho an'ny fifaninanana, lasa mpitarika amin'ny maha-noomerika ny orinasanao.
Manolotra kalitao avo lenta ho an'ny antsika rehetra izahay mpanjifa ary avelao handeha ny orinasan-dry zareo nomerika.
Aterineto amin'ny Internet an-tserasera no motera an'ny tetik'asa nomerika anao, andao esorintsika ny mombamomba anao. Tianay ny ho mpiara-miasa aminao amin'ny fanavaozana nomerika an'ny orinasanao.
Tsy ireo izay akaiky antsika ihany no mifidy antsika.
Share:
Fantaro bebe kokoa avy amin'ny Online Web Agency
Misoratra anarana handray lahatsoratra farany amin'ny mailaka.
