Le incorporazioni vettoriali sono rappresentazioni numeriche che rivelano connessioni o correlazioni tra vari elementi, spesso complessi e mascherati.


Il data mining è il processo di analisi di grandi insiemi di dati per scoprire modelli, tendenze e intuizioni per migliorare il processo decisionale. Utilizza tecniche come l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato, l'apprendimento semi-supervisionato e il rilevamento delle anomalie. Settori come la finanza, la sanità, l'e-commerce, la sicurezza informatica e la produzione si affidano al data mining per il rilevamento delle frodi, le raccomandazioni personalizzate, la manutenzione predittiva e altro ancora.

In questo post, scopriremo gli strati nascosti della retropropagazione, esplorando il modo in cui trasforma i dati grezzi in decisioni intelligenti.

L'AI generativa (GenAI) si riferisce a un sottoinsieme di tecnologie di intelligenza artificiale progettate per creare nuovi contenuti, da testi e immagini a musica e video. Il suo funzionamento si basa sull'apprendimento di modelli e caratteristiche da grandi quantità di dati e sull'utilizzo di queste conoscenze per generare risultati originali. I principali esempi di GenAI includono generatori di testo come GPT (Generative Pre-trained Transformer), creatori di immagini come DALL-E e sistemi di sintesi audio. Questi modelli di IA sono particolarmente apprezzati per la loro capacità di automatizzare le attività creative, migliorare la produttività e promuovere l'innovazione in vari settori. Tuttavia, pongono anche delle sfide, come la possibilità di generare informazioni fuorvianti e i problemi etici legati al copyright e alla paternità.

La tokenizzazione è il processo di scomposizione del testo in unità più piccole chiamate token, come parole, frasi o sottoparole, per prepararlo ai modelli di apprendimento automatico. Ad esempio, la frase "La tokenizzazione in Milvus è potente" potrebbe essere suddivisa in token come ["Tokenizzazione", "in", "Milvus", "è", "potente"]. Questi token vengono trasformati in embeddings numerici che ne catturano il significato per compiti come la ricerca semantica. Nel database vettoriale Milvus, la tokenizzazione è integrata con analizzatori integrati che elaborano il testo in modo efficiente per l'indicizzazione e il recupero. Questa caratteristica semplifica i flussi di lavoro, consentendo agli sviluppatori di gestire direttamente il testo grezzo e di alimentare applicazioni di ricerca avanzate con elevata precisione e scalabilità.

I sistemi SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) monitorano e controllano i processi industriali in tempo reale. Raccolgono dati da sensori e dispositivi, li elaborano e li visualizzano per gli operatori per gestire operazioni come le reti elettriche, il trattamento delle acque e la produzione. Gli SCADA migliorano l'efficienza, riducono i tempi di inattività e aiutano a prendere decisioni più intelligenti. Con tecnologie come IoT, AI e 5G, gli SCADA stanno diventando più intelligenti, più veloci e più connessi, svolgendo un ruolo fondamentale nel futuro dell'automazione industriale.

I dati non strutturati sono disponibili in vari formati: testo, immagini, file audio e video, post dei social media e dati dei sensori. Questi dati sono tipicamente non organizzati e necessitano di una struttura o di uno schema specifico, il che ne rende più difficile l'analisi.

Il teorema CAP, noto anche come teorema CAP di Brewer dal nome dell'informatico Eric Brewer, è un principio fondamentale dell'informatica teorica che influenza profondamente la progettazione e il funzionamento dei sistemi distribuiti. Esso afferma che qualsiasi archivio di dati distribuito può fornire solo due garanzie: Consistenza, Disponibilità e Tolleranza alle partizioni (spesso abbreviato in "CAP"). Questo teorema è un principio guida per gli sviluppatori e gli architetti di sistema, in quanto influenza le decisioni relative alla gestione dei dati e all'architettura del sistema.

La prossima frontiera nello sviluppo dell'IA è la creazione di modelli versatili in grado di svolgere molteplici compiti, spesso definiti "modelli di base".

GloVe è un algoritmo di apprendimento non supervisionato per la generazione di rappresentazioni vettoriali delle parole che ne codificano il significato e le relazioni.

L'ETL è il processo principale di gestione e integrazione dei dati. Inizia con l'estrazione dei dati da diverse fonti prima di trasformarli in un formato adatto per il caricamento in destinazioni di destinazione come data warehouse o data lake.

La modellazione dei dati crea un progetto che rappresenta la struttura dei dati di un'applicazione o di un sistema. Il modello dei dati è un diagramma che illustra le entità dei dati, gli oggetti, le relazioni e gli schemi complessi per la memorizzazione.

I database NoSQL sono database non relazionali progettati per gestire dati non strutturati, semi-strutturati o strutturati con flessibilità e scalabilità. Sono ideali per le applicazioni moderne che richiedono prestazioni elevate, gestione dei dati su larga scala e adattabilità, come IoT, analisi in tempo reale e sistemi di gestione dei contenuti. A differenza dei database SQL, i NoSQL supportano schemi dinamici e scalabilità orizzontale, rendendoli versatili per diversi carichi di lavoro. Ne sono un esempio MongoDB (basato su documenti), Redis (archivio di valori chiave) e Cassandra (archivio a colonne).

La ricerca approssimata del vicino (ANNS) è una tecnica potente nell'apprendimento automatico e nelle pipeline di scienza dei dati che consente una ricerca efficiente del vicino in grandi insiemi di dati. ANNS è un metodo per trovare il vicino più prossimo di un dato punto di interrogazione in un grande insieme di punti. ANNS mira a trovare un vicino approssimativo con alta probabilità, minimizzando il costo computazionale.


OpenAI Whisper è un modello di trascrizione e traduzione open source.

La ricerca semantica è una tecnica di ricerca che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'apprendimento automatico (ML) per comprendere il contesto e il significato della query di ricerca dell'utente.

Un modello di trasformatore è un'architettura di rete neurale. È in grado di convertire un particolare tipo di input in un output distinto. Il suo punto di forza sta nella capacità di gestire input e output di diversa lunghezza di sequenza. A tal fine, codifica l'input in una matrice di dimensioni predefinite e la combina con un'altra matrice di attenzione per decodificarla. Questa trasformazione avviene attraverso una sequenza di livelli collaborativi, che decostruiscono le parole nelle loro corrispondenti rappresentazioni numeriche.

Un modello trasformatore è un ponte tra strutture linguistiche diverse, che impiega sofisticate configurazioni di reti neurali per decodificare e manipolare l'input del linguaggio umano. Un esempio di modello trasformatore è il GPT-3, che riceve il linguaggio umano e genera un testo in uscita.


DALL-E è un modello multimodale sviluppato da OpenAI per creare immagini a partire da richieste di testo. Prende una semplice richiesta scritta, come "un gatto che indossa un mantello da supereroe e vola attraverso lo skyline di una città al tramonto", e la trasforma in un'immagine unica e visivamente creativa. DALL-E utilizza tecniche avanzate di apprendimento profondo per comprendere il significato delle parole e creare immagini corrispondenti, anche per idee fantasiose o astratte.

L'elaborazione delle transazioni online (OLTP) è una tecnica di elaborazione dei dati cruciale, progettata per gestire in tempo reale un volume elevato di transazioni di database essenziali, come l'elaborazione degli ordini, l'aggiornamento dell'inventario e la gestione dei conti dei clienti. I sistemi OLTP sono parte integrante delle aziende che richiedono l'acquisizione, l'archiviazione e l'elaborazione immediata dei dati per garantire il regolare svolgimento delle operazioni. Forniscono aggiornamenti e modifiche rapidi in varie applicazioni, dal web alle piattaforme mobili, facilitando un'esperienza utente senza soluzione di continuità.

La classificazione è un approccio di apprendimento automatico supervisionato che categorizza i dati in classi predefinite. Dato un input, un modello di classificazione predice la categoria o l'etichetta a cui appartiene l'input. È uno dei compiti più comuni dell'apprendimento automatico e viene utilizzato in molte applicazioni reali, dal rilevamento dello spam nelle e-mail alle diagnosi mediche.

Una rete neurale ricorrente, spesso abbreviata in RNN, è una rete neurale artificiale progettata per lavorare con sequenze di dati, come le serie temporali o il linguaggio naturale. Si tratta di un modello ispirato al cervello, in grado di cogliere il contesto e le relazioni all'interno di una sequenza. Ciò che distingue le RNN dalle altre reti neurali è la loro capacità di ricordare e considerare gli input precedenti, consentendo loro di analizzare i dati in ordine e di prendere decisioni basate sull'input attuale e sul contesto del passato. Ad esempio, una RNN è in grado di prevedere la parola successiva in una frase in base alle parole precedenti. Le RNN eccellono in compiti che richiedono modelli sequenziali, come l'elaborazione del linguaggio, il riconoscimento vocale e la previsione di valori futuri in serie temporali.


L'informatica distribuita è la pratica di eseguire attività o processi su più computer collegati per aumentare le prestazioni, la scalabilità e l'affidabilità. Invece di affidarsi a un'unica macchina potente, il carico di lavoro viene suddiviso tra più nodi, che possono gestire in modo più efficiente set di dati e calcoli più grandi. Questo approccio costituisce la spina dorsale di molte applicazioni moderne basate sui dati, tra cui piattaforme di e-commerce, pipeline di apprendimento automatico, analisi in tempo reale, reti di sensori IoT e simulazioni di ricerca ad alte prestazioni.

L'elaborazione per lotti è una tecnica che consente di completare diversi lavori o attività in un unico gruppo o "batch", invece di gestirli separatamente.

Una rete neurale convoluzionale (CNN) è un modello di apprendimento profondo adatto a dati visivi come immagini, video e talvolta anche file audio.


Un gemello digitale è un modello virtuale che rappresenta un sistema o un processo fisico e che aiuta gli utenti a comprenderne il comportamento in varie situazioni. Il modello riceve dati in tempo reale da più fonti associate all'ambiente fisico del sistema.

L'intelligenza artificiale conversazionale è una branca specializzata dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di condurre conversazioni con gli esseri umani in modo naturale e intuitivo. Questa tecnologia consente alle macchine di impegnarsi in dialoghi interpretando e rispondendo al linguaggio parlato o scritto, imitando efficacemente la conversazione umana attraverso il testo o la voce.

Scoprite le tecniche essenziali per la messa a punto dei modelli di deep learning per aumentare le prestazioni e ottenere risultati migliori. Leggete l'articolo per migliorare le vostre competenze.

SuperGLUE (Super General Language Understanding Evaluation) è un benchmark progettato per valutare le prestazioni dei modelli di comprensione del linguaggio naturale (NLU). Basato sul suo predecessore, GLUE, introduce compiti più impegnativi per valutare la capacità di un modello di gestire ragionamenti linguistici complessi, come la risposta a domande, la risoluzione di coreferenze e l'inferenza. SuperGLUE include una serie di set di dati e metriche diverse, oltre a testare abilità come la comprensione contestuale, il recupero della conoscenza e l'apprendimento multi-task. Sviluppato per superare i limiti dell'NLU, riflette compiti più vicini al ragionamento umano. Ottenere punteggi elevati in SuperGLUE indica la robustezza e l'efficacia di un modello nell'affrontare le sfide linguistiche del mondo reale.

Un data warehouse (DW) è un archivio di dati strutturato e situato a livello centrale, con più fonti, per l'analisi e l'elaborazione. A differenza dei database relazionali che supportano l'elaborazione delle transazioni online (OLTP) e OLAP, un data warehouse è ottimizzato per l'elaborazione analitica (OLAP).

La catena del pensiero (CoT) è una tecnica di prompt engineering che aiuta i grandi modelli linguistici (LLM) a scomporre problemi complessi in passaggi più piccoli e semplici. Invece di dare una risposta diretta, il modello segue una sequenza di pensieri o ragionamenti, come una persona potrebbe risolvere un problema passo dopo passo.

Word2Vec è un modello di apprendimento automatico che converte le parole in rappresentazioni vettoriali numeriche per catturare il loro significato in base al contesto in cui appaiono. Sviluppato da Tomas Mikolov e dal suo team di Google, utilizza grandi insiemi di dati testuali per comprendere le relazioni tra le parole e rappresentare le somiglianze semantiche e sintattiche. A differenza degli approcci tradizionali, come la codifica a un solo punto, Word2Vec crea incorporazioni dense e significative in cui le parole simili sono posizionate più vicine in uno spazio vettoriale continuo. Word2Vec è ampiamente utilizzato in applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale come l'analisi del sentiment e i sistemi di raccomandazione.


Le reti neurali sono modelli computazionali basati sulla struttura del cervello umano.

Il clustering ci permette di identificare raggruppamenti naturali nei dati senza bisogno di una variabile target predefinita. È come lasciare che i dati parlino da soli.

Lo sharding di un database suddivide un ampio database in parti più piccole, chiamate shard, e le distribuisce su più macchine. Ogni macchina utilizza la stessa tecnologia, lavorando in parallelo per elaborare grandi volumi di dati.

L'apprendimento automatico supervisionato utilizza dati etichettati per addestrare i modelli a fare previsioni. In questo post scoprirete cos'è l'apprendimento supervisionato, i componenti, i tipi di algoritmi e i casi d'uso.


La discesa del gradiente è uno degli algoritmi di ottimizzazione più utilizzati nell'apprendimento profondo e nell'addestramento di modelli di apprendimento automatico. Attraverso regolazioni iterative dei parametri del modello, la discesa del gradiente mira a minimizzare la funzione di costo, raggiungendo il valore ottimale. Questo processo iterativo permette al modello di migliorare progressivamente, man mano che apprende da ogni aggiornamento dei parametri. L'algoritmo continua a regolare i parametri finché la funzione non converge verso un punto di errore minimo, facilitando il perfezionamento delle prestazioni del modello.

Il GLUE (General Language Understanding Evaluation) Benchmark è una raccolta di nove compiti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) progettati per valutare le prestazioni dei modelli su un'ampia gamma di sfide di comprensione del linguaggio. Questi compiti comprendono l'entailment testuale, l'analisi del sentiment, la similarità delle frasi e altro ancora. Serve come benchmark standard per confrontare le capacità dei modelli NLP di comprendere ed elaborare il testo. GLUE fornisce un quadro unificato con metriche di valutazione standardizzate, che lo rendono una risorsa fondamentale per il progresso e la valutazione dei modelli linguistici generici.

L'elaborazione analitica online (OLAP) è una categoria di tecnologia software che consente ad analisti, manager e dirigenti di ottenere informazioni sui dati raccolti da fonti diverse, tra cui siti web, applicazioni, contatori intelligenti e sistemi interni, attraverso un accesso rapido, coerente e interattivo in vari modi. A differenza dei sistemi OLTP (Online Transactional Processing), che sono ottimizzati per la gestione dei dati transazionali in tempo reale, i sistemi OLAP si concentrano sull'analisi di grandi volumi di dati alla ricerca di tendenze, modelli e anomalie.

Nell'IA, una mappa cognitiva è un modello strutturato che rappresenta un ambiente o una conoscenza. Consente ai sistemi, in particolare nella robotica e nelle tecnologie autonome, di simulare ambienti reali, prevedere i risultati e prendere decisioni basate sulla comprensione delle relazioni spaziali, proprio come fanno gli esseri umani con le loro mappe mentali.

Machine Learning Operations (MLOps) combina apprendimento automatico, DevOps e ingegneria dei dati per ottimizzare il ciclo di vita dell'apprendimento automatico. L'obiettivo di MLOps è quello di distribuire e mantenere in modo affidabile i modelli di ML in scala negli ambienti di produzione, dalla raccolta dei dati e lo sviluppo dei modelli alla loro distribuzione, al monitoraggio e alla riqualificazione.

Osservabilità significa capire cosa sta accadendo all'interno di un sistema in base ai dati che produce. Si tratta della capacità di "guardare dentro" un sistema software e di comprenderne lo stato e il comportamento. Aiuta a rispondere a domande come: "Tutto funziona come previsto?" o "Perché qualcosa va storto?". Invece di tirare a indovinare la causa dei problemi, l'osservabilità fornisce chiari approfondimenti attraverso dati come log, metriche e tracce.

L'intelligenza artificiale multimodale si riferisce a modelli di apprendimento automatico in grado di elaborare e integrare informazioni provenienti da più modalità o tipi di dati. Queste modalità possono includere testo, immagini, audio, video e altre forme di input sensoriali.

L'edge computing è un modo per elaborare e analizzare i dati più vicino al luogo in cui vengono creati, anziché inviarli a un cloud o a un data center centrale. Invece di affidarsi a un server lontano, l'edge computing utilizza dispositivi locali come sensori, router e piccoli server per gestire i dati in modo rapido ed efficiente.

Gli agenti AI sono progettati per pensare e agire in modo indipendente, basandosi sul feedback dell'ambiente e sul loro monologo interno. Generano un elenco di compiti ed evolvono e si adattano costantemente per raggiungere il loro obiettivo nel miglior modo possibile.

DevSecOps è un approccio che integra le pratiche di sicurezza nel processo DevOps per garantire che la sicurezza sia considerata in ogni fase dello sviluppo e delle operazioni del software.

Il fuzz testing (o fuzzing) è una tecnica di test del software che immette grandi quantità di dati casuali o inaspettati ("fuzz") in un programma per identificare bug, crash o vulnerabilità. Mostrando come il sistema si comporta in condizioni inaspettate, il fuzz testing aiuta a scoprire casi limite, falle di sicurezza e punti deboli che i test tradizionali potrebbero ignorare. È comunemente usato per migliorare l'affidabilità e la sicurezza del software, in particolare nei sistemi che elaborano input complessi come i servizi web, i parser di file e le API.

Scopri la definizione di allucinazioni dell'IA, vedi alcuni esempi di allucinazioni dell'IA e altro ancora.

La riduzione della dimensionalità è un processo utilizzato nella scienza dei dati e nell'apprendimento automatico per ridurre il numero di variabili, o "dimensioni", in un set di dati, conservando il maggior numero possibile di informazioni rilevanti. Questa riduzione semplifica l'analisi, la visualizzazione e l'elaborazione dei dati, soprattutto in caso di insiemi di dati altamente dimensionali. Tecniche come la Principal Component Analysis (PCA) e la t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) identificano modelli e relazioni all'interno dei dati, proiettandoli su un numero inferiore di dimensioni. Scartando le caratteristiche meno significative, la riduzione della dimensionalità contribuisce a migliorare l'efficienza computazionale e a ridurre l'overfitting, rendendola essenziale per la gestione di dati complessi, in particolare in campi come l'analisi di immagini e testi.

Proprio come classifichiamo i fossili animali in domini, regni e phyla, anche noi classifichiamo le reti di intelligenza artificiale. Al livello più alto, le reti di intelligenza artificiale sono classificate come "discriminative" e "generative". Una rete neurale generativa è un'intelligenza artificiale che crea qualcosa di nuovo. Si differenzia da una rete discriminativa, che classifica qualcosa di già esistente in particolari categorie. Un po' come stiamo facendo noi in questo momento, classificando le reti generative avversarie (GAN) in categorie appropriate.
Quindi, se si volesse utilizzare i tag testuali per creare una nuova immagine visiva, come nel caso di Midjourney, si utilizzerebbe una rete generativa. Se invece si dispone di un'enorme quantità di dati da classificare e etichettare, si utilizzerà un modello discriminativo.

I modelli di diffusione sono una classe di modelli generativi probabilistici. Sono potenti per ridurre il rumore nell'apprendimento automatico e nella sintesi di immagini. Un modello di diffusione distrugge progressivamente i dati aggiungendo rumore gaussiano e impara a invertire il processo per generare campioni.

Nella generazione di immagini, ad esempio, i modelli di diffusione aggiungono rumore a un'immagine per centinaia o migliaia di volte, finché non diventa un'immagine di rumore puro. Quindi rimuovono gradualmente il rumore dall'immagine fino a ottenere un'immagine coerente. Infine, il modello è in grado di generare nuove immagini diverse che si avvicinano all'immagine originale.


DevOps è un insieme di pratiche, strumenti e un approccio culturale che combina lo sviluppo del software (Dev) e le operazioni IT (Ops).


Glossario di AI e ML

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