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Ciclo di Feedback
Un processo iterativo dove l'output dell'IA viene utilizzato per migliorare prestazioni future.
F
Few-Shot Learning
Una tecnica dove i modelli IA imparano nuovi compiti con solo pochi esempi.
M
Machine Learning - ML
Un sottocampo dell'IA che permette ai computer di imparare e migliorare dalle esperienze senza essere esplicitamente programmati.
O
One-Shot Learning
Una tecnica dove i modelli IA imparano nuovi compiti con un solo esempio.
R
Reinforcement Learning - RL
Un approccio di machine learning dove l'IA impara attraverso interazione e feedback di ricompense.
T
Transfer Learning
Una tecnica dove un modello addestrato su un compito viene riutilizzato per un compito correlato.
Z
Zero-Shot Learning
Una tecnica dove i modelli IA eseguono compiti senza aver mai visto esempi specifici durante l'addestramento.