Questa guida ti accompagna attraverso ogni passaggio critico, dalla definizione del problema all'implementazione, supportata da strumenti pratici e tecniche esperte.
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🧭 Fase 1: definire il problema e stabilire obiettivi chiari
Prima di scrivere una singola riga di codice, chiarisci cosa stai risolvendo:
🔹 Identificazione del problema : definire il punto debole o l'opportunità dell'utente.
🔹 Definizione degli obiettivi : definire risultati misurabili (ad esempio, ridurre il tempo di risposta del 40%).
🔹 Verifica di fattibilità : valutare se l'intelligenza artificiale è lo giusto .
📊 Fase 2: Raccolta e preparazione dei dati
L'intelligenza artificiale è tanto intelligente quanto i dati che le fornisci:
🔹 Fonti dati : API, web scraping, database aziendali.
🔹 Pulizia : gestione di valori nulli, valori anomali, duplicati.
🔹 Annotazione : essenziale per i modelli di apprendimento supervisionato.
🛠️ Fase 3: Scegli gli strumenti e le piattaforme giusti
La scelta degli strumenti può avere un impatto significativo sul flusso di lavoro. Ecco un confronto tra le migliori opzioni:
🧰 Tabella comparativa: le migliori piattaforme per la creazione di strumenti di intelligenza artificiale
| Strumento/Piattaforma | Tipo | Ideale per | Caratteristiche | Collegamento |
|---|---|---|---|---|
| Crea.xyz | Senza codice | Principianti, prototipazione rapida | Generatore drag-and-drop, flussi di lavoro personalizzati, integrazione GPT | 🔗 Visita |
| AutoGPT | Open source | Flussi di lavoro degli agenti di automazione e intelligenza artificiale | Esecuzione di attività basata su GPT, supporto della memoria | 🔗 Visita |
| Ripetizione | IDE + AI | Sviluppatori e team collaborativi | IDE basato su browser, assistenza chat AI, pronto per la distribuzione | 🔗 Visita |
| Faccia abbracciata | Hub modello | Modelli di hosting e messa a punto | API modello, spazi per demo, supporto della libreria Transformers | 🔗 Visita |
| Google Colab | IDE cloud | Ricerca, test e formazione ML | Accesso GPU/TPU gratuito, supporta TensorFlow/PyTorch | 🔗 Visita |
🧠 Fase 4: Selezione e formazione del modello
🔹 Scegli un modello:
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Classificazione: Regressione logistica, alberi decisionali
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PNL: Trasformatori (ad esempio, BERT, GPT)
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Visione: CNN, YOLO
🔹 Formazione:
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Utilizzare librerie come TensorFlow, PyTorch
-
Valutare utilizzando funzioni di perdita, metriche di accuratezza
🧪 Fase 5: Valutazione e ottimizzazione
🔹 Set di convalida : previene l'overfitting
🔹 Ottimizzazione degli iperparametri : ricerca nella griglia, metodi bayesiani
🔹 Validazione incrociata : aumenta la robustezza dei risultati
🚀 Fase 6: Distribuzione e monitoraggio
🔹 Integrazione nelle app tramite API REST o SDK
🔹 Distribuzione tramite piattaforme come Hugging Face Spaces, AWS Sagemaker
🔹 Monitoraggio di derive, cicli di feedback e tempi di attività
📚 Ulteriori risorse e apprendimento
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Elementi di intelligenza artificiale : un corso online adatto ai principianti.
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AI2Apps : un IDE innovativo per la creazione di applicazioni in stile agente.
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Fast.ai : apprendimento approfondito pratico per programmatori.