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Come evitare gli ostacoli comuni allo sviluppo di applicazioni AI?

Il CEO e cofondatore di Shaip, Vatsal Ghiya, nel suo ultimo lungometraggio ospite ha parlato dell'importanza dell'intelligenza artificiale e di come superare gli ostacoli che si presentano nella linea di sviluppo delle applicazioni di intelligenza artificiale.

Ecco i punti salienti dell'articolo

  • Dall'imaging diagnostico medico alle auto a guida autonoma, l'Intelligenza Artificiale è stata di grande aiuto nel semplificare a proprio agio processi aziendali complessi. Nonostante i vantaggi diffusi dell'IA, il tasso di adozione dell'IA è ancora basso a causa di una serie di ostacoli che si presentano. 
  • Sviluppare i dati di qualsiasi applicazione AI è l'elemento chiave per guidare e ridimensionare il processo. E solo perché i dati vengono generati troppo velocemente che mai non significa che i dati siano facili da ottenere. I dati distorti di bassa qualità sono un'altra sfida chiave che deve essere affrontata durante l'implementazione dell'IA. 
  • Inoltre, una volta che hai dati di qualità, il tuo lavoro è tutt'altro che finito. Devi convertire quei dati in un formato di apprendimento automatico, un processo che presenta numerose sfide. Pertanto, è necessario disporre di un team in grado di lavorare per ottenere approfondimenti dai dati e rendere agevole lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale.

Leggi l'articolo completo qui:

https://readwrite.com/3-steps-to-overcome-common-ai-application-development-obstacles/

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Parliamo oggi dei requisiti relativi ai dati di addestramento AI.