La teoria dell’Artificial Intelligence (AI) nasce nel 1956; tuttavia, solo grazie alla tecnologia di oggi siamo stati in grado di raggiungere orizzonti prima impensabili.
Accanto al concetto di AI, ben presto è nato quello di Machine Learning (ML), ossia la capacità di una macchina di ricevere una serie di dati (ad esempio le serie storiche), comprenderne le relazioni ed elaborarli, senza essere stata programmata esplicitamente per farlo. Un algoritmo di ML è inoltre in grado di aggiornarsi e adattarsi a nuovi dati in ingresso e, di conseguenza, di fare previsioni sul valore che assumeranno in futuro alcuni parametri indispensabili per prendere importanti decisioni di business.
Fra le metodologie più all’avanguardia di Machine Learning, vi sono oggi le Reti Neurali, che sono costruite tramite strati di nodi connessi tra loro e opportunamente “addestrati” per risolvere problemi specifici.
Quando le reti neurali divengono articolate, allora si tende a parlare di Deep Learning (DL) utilizzato per risolvere i compiti più sfidanti che richiedono elaborazioni complesse e risultati molto accurati.
Le applicazioni di queste tecnologie sono numerosissime, come anche i vantaggi che se ne possono trarre, per questo in GreenSharp ne facciamo ampio uso per supportare l’elaborazione dati, effettuare analisi avanzate e previsioni accurate.