Glossario dei termini sull’intelligenza artificiale- D
- Giornalista
Tutti i termini sull’intelligenza artificiale che iniziano con la lettera D.
DATA MINING
Il Data Mining è il processo automatizzato di estrazione di informazioni significative da grandi quantità di dati non strutturati, spesso presenti in database o archivi digitali.
Attraverso l’identificazione di pattern, modelli ricorrenti e tendenze, il data mining consente ai sistemi informatici di generare insight utili in vari settori, tra cui marketing, finanza, scienze e industria. Le informazioni così ottenute diventano una base preziosa per prendere decisioni strategiche e operative.
DATA SCIENCE
La Data Science è la disciplina che si occupa di analizzare e interpretare i dati per comprendere fenomeni reali e individuare relazioni significative. Attraverso modelli matematici, algoritmi e tecniche statistiche, permette di trasformare grandi volumi di dati grezzi in informazioni strategiche.
I professionisti del settore, chiamati data scientist, utilizzano queste metodologie per aiutare le aziende a migliorare i propri prodotti, servizi e processi decisionali. Grazie alla potenza di calcolo dei sistemi moderni, oggi è possibile analizzare enormi quantità di dati (Big Data), rendendo la Data Science uno dei settori più in crescita.
DATI SINTETICI
I dati sintetici sono informazioni generate artificialmente tramite algoritmi di machine learning generativo. Pur non derivando direttamente da dati reali, mantengono le stesse proprietà statistiche del dataset originale, garantendo coerenza e utilità nei processi di analisi.
Questa tecnica è particolarmente utile per:
- proteggere la privacy, poiché i dati sintetici non contengono informazioni personali reali;
- generare dataset su misura, adattandoli a scenari specifici.
I dati sintetici trovano applicazione in ambiti come test di sistemi, ricerca, formazione di modelli e simulazioni.
DEEP BLUE
Deep Blue è stato il primo supercomputer in grado di battere un campione del mondo di scacchi, Garry Kasparov, in una partita ufficiale nel 1997.
Sviluppato da IBM, Deep Blue era capace di analizzare circa 200 milioni di mosse al secondo e di accedere a una vasta libreria di partite storiche. Grazie alla sua potenza di calcolo e alla capacità di elaborare strategie complesse, rappresentò un punto di svolta nella storia dell’intelligenza artificiale applicata ai giochi da tavolo.
DEEPFAKE
Il termine deepfake indica una tecnica basata sull’Intelligenza Artificiale che permette di creare contenuti audiovisivi estremamente realistici, partendo da immagini, video o registrazioni reali.
Attraverso algoritmi avanzati, è possibile modificare volti, espressioni o voci, dando vita a contenuti che sembrano autentici ma che in realtà sono completamente generati o alterati.
Sebbene questa tecnologia abbia applicazioni legittime (cinema, videogiochi, pubblicità), pone anche gravi rischi legati alla disinformazione, alle truffe online e alla violazione della privacy.
DEEP LEARNING
Il Deep Learning è un ramo avanzato del Machine Learning, ispirato alla struttura del cervello umano. Utilizza reti neurali artificiali multilivello per simulare i processi di apprendimento umano.
Queste reti sono in grado di risolvere problemi complessi, come il riconoscimento vocale, la traduzione automatica o la visione artificiale, anche in assenza di regole predefinite.
A differenza degli algoritmi tradizionali, i modelli di deep learning apprendono direttamente dai dati, migliorando le proprie prestazioni man mano che ricevono nuovi input.
