Quanti dati ci vogliono in un dataset per un algoritmo di Intelligenza Artificiale? Più dati o meno dati?

La risposta è sempre la stessa:

"Più dati di qualità ci sono e meglio è".

È la frase che ripete qualsiasi esperto di Intelligenza Artificiale, poiché rappresenta il funzionamento stesso dell’Intelligenza Artificiale.

Più dati ci sono da dare in pasto ad un algoritmo di Intelligenza Artificiale, più quest’ultimo può essere solido e preciso.

Ma questa peculiarità dell’Intelligenza Artificiale potrebbe rappresentare presto un problema…

Infatti, gli algoritmi stanno diventando sempre più grandi e sofisticati, e pertanto sempre più affamati di dati – come il GPT-3 che è stato trainato con 175 miliardi di parametri.

Ma lo sviluppo di un algoritmo di questa portata è un’attività che porta delle inevitabili conseguenze…

Un algoritmo può richiedere una quantità tale di energia che l’investimento in termini sia economici che energetici sarebbe negativo per un business…

Senza considerare che avere miliardi di dati vuol dire anche – in alcuni casi – “confondere” l’algoritmo che potrebbe trovare molteplici correlazioni inutili o persino perdere l’obiettivo per cui è stato creato.

Quindi, sono tutti problemi veri che non possiamo ignorare, perciò quale sarebbe la soluzione all’inevitabile crescita dell’Intelligenza Artificiale?

Scopriamolo in questa nuova puntata del podcast!

Per ora buona visione e ricordati che ci puoi ascoltare anche su:

►GOOGLE PODCAST: https://bit.ly/32TDZei​

►SPOTIFY: https://spoti.fi/2D3ttGF​

►APPLE PODCAST: https://apple.co/2CBsSfz​

►SPREAKER: https://bit.ly/3f6D5PA​

#artificialintelligence​ #industry40​ #machinelearning​ #deeplearning​

***

P.S. Vuoi scoprire come implementare un sistema di Intelligenza Artificiale alla tua azienda?

►► Telefona al numero verde 800-270-021
►► Scrivi un'email a info@bluetensor.ai
►► Visita il sito www.bluetensor.ai