אָנליין וועב אַגענטור טוט פאָרשונג און אַנטוויקלונג אויף קינסטלעך סייכל און באַשלוס-מאכן סיסטעמען: "מאַשין וויסן, דאַטן אַנאַליטיקס, אַפּטאַמאַזיישאַן טעקניקס, קאָמפּלעקס סיסטעמען און בייעסיאַן מעטהאָדס.
אָנליין וועב אַגענטור האט פּראָדוקט טעכניש עקספּערטיז אויף קינסטלעך סייכל און באַשלוס-מאכן סיסטעמען: "מאַשין וויסן, דאַטן אַנאַליטיקס, אַפּטאַמאַזיישאַן טעקניקס, קאָמפּלעקס סיסטעמען און בייעסיאַן מעטהאָדס "עד אָנליין וועב אַגענטור האט עקספּערטיז אין געשעפט פּראָצעס וויסן צו בויען מנהג ווייכווארג וואָס איז מאַדזשאַלער קינסטלעך סייכל און באַשלוס-מאכן סיסטעמען: "מאַשין וויסן, דאַטן אַנאַליטיקס, אַפּטאַמאַזיישאַן טעקניקס, קאָמפּלעקס סיסטעמען און בייעסיאַן מעטהאָדס.
אָנליין וועב אַגענטור האט טעכניש פּראָדוקט סקילז און דערפאַרונג אין געשעפט פּראָצעס וויסן צו שאַפֿן מנהג ווייכווארג וואָס זענען מאַדזשאַלער קינסטלעך סייכל און באַשלוס-מאכן סיסטעמען: "מאַשין וויסן, דאַטן אַנאַליטיקס, אַפּטאַמאַזיישאַן טעקניקס, קאָמפּלעקס סיסטעמען און בייעסיאַן מעטהאָדס.
אָנליין וועב אַגענטור האט פּראָדוקט טעכניש עקספּערטיז אויף קינסטלעך סייכל און באַשלוס-מאכן סיסטעמען: "מאַשין וויסן, דאַטן אַנאַליטיקס, אַפּטאַמאַזיישאַן טעקניקס, קאָמפּלעקס סיסטעמען און בייעסיאַן מעטהאָדס" און טראַנספערס פֿירמע קולטור און העכער אַלע טראַנספערס דערפאַרונג.
די געשיכטע פוןאַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע (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 “אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע” viene coniato al Dartmouth Summer Research Project on אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע אין די קסנומקס.
- 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 מאַשין וויסן e sistemi basati su דאַטע (anni ’80 – primi 2000)
- Algoritmi di Apprendimento Automatico: Ricerche su reti neurali artificiali, support vector machines, alberi decisionali introducono metodi basati su דאַטע e sull’addestramento dei modelli mediante esempi.
- Aumento della מאַכט 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)
- טיף לערנען: Le reti neurali profonde (multilevel) diventano dirompenti per campi quali computer vision, comprensione del linguaggio naturale e molti altri.
- Enormi quantità di דאַטע: Disponibilità di set di דאַטע 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).
סאָף
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.
מיר זענען איין וועב אַגענטור און איינער וועב פֿאַרקויף אַגענטור, מיר דעפינירן דייַן וועב אַגענטור פֿאַר אונדזער באַדינונגס טיילערד צו דער סוף קונה, מיר אַרבעטן ווי ווייכווארג הויז , ווייכווארג פֿירמע , ווייכווארג אַנטוויקלונג פירמע, וועב פֿאַרקויף אַגענטור, וועב אַגענטור e וועב אַגענטור.
אָנליין וועב אַגענטור אָפפערס געשעפט סטראַטעגיעס פֿאַר פאַרמעסט, און ווערן אַ פירער אין די דיגיטאַל אידענטיטעט פון דיין פירמע.
מיר פאָרשלאָגן זייער הויך קוואַליטעט צו אַלע אונדזער קאַסטאַמערז און לאָזן זייער דיגיטאַל געשעפט נעמען אַוועק.
אָנליין וועב אַגענטור איז דער מאָטאָר פון דיין דיגיטאַל פּרויעקט, לאָזן אונדז נעמען דיין דיגיטאַל אידענטיטעט. מיר וועלן זיין דיין שוטעף פֿאַר די פירמע 'ס דיגיטאַל כידעש.
עס זענען נישט בלויז יענע וואָס זענען נאָענט צו אונדז וואָס קלייַבן אונדז.
טיילן:
געפֿינען זיך מער פֿון אָנליין וועב אַגענטור
אַבאָנירן צו באַקומען די לעצטע אַרטיקלען דורך E- בריוו.
