Workflow
Definizione: Una sequenza di attività che un software esegue in un ordine definito.
Esempio: Raccogliere dati, controllarli, calcolare un indice e preparare una scheda.
Percorso progressivo
Parole essenziali
Dalla parola all’esempio
Ogni concetto è presentato con ciò che significa, un esempio e un confine utile.
Automazione
Definizione: L’esecuzione automatica di attività o calcoli definiti.
Esempio: Aggiornare ogni mattina un report senza ripetere manualmente gli stessi passaggi.
Non significa: Non significa che il sistema comprenda il significato di ciò che fa.
RPA
Definizione: Robotic Process Automation: un software robot ripete attività digitali svolte normalmente davanti al computer.
Esempio: Scaricare un file, rinominarlo, copiarne i valori e aggiornare un registro.
Non significa: Non è sempre machine learning.
Algoritmo
Definizione: Una procedura precisa e finita per risolvere un problema o trasformare dati.
Esempio: Ordinare valori, calcolare una media o trovare il percorso più breve.
Non significa: Non è automaticamente intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale
Definizione: Insieme di metodi che permettono ai sistemi di eseguire compiti come classificare, stimare, riconoscere o generare contenuti.
Esempio: Confrontare più testi e preparare una sintesi iniziale da verificare.
Non significa: Non pensa e non conosce il futuro.
Machine learning
Definizione: Metodi che apprendono relazioni da esempi o dati precedenti.
Esempio: Usare casi storici per riconoscere anomalie o stimare un consumo.
Non significa: Non garantisce che la relazione resti valida nel tempo.
Modello
Definizione: Una relazione matematica o logica usata per produrre una stima o una classificazione.
Esempio: Stimare la probabilità di un evento usando dati precedenti.
Non significa: Non conosce con certezza ciò che accadrà.
Previsione
Definizione: Una stima riferita a un tempo futuro o a un evento non ancora osservato.
Esempio: Stimare temperatura, domanda o probabilità nelle ore successive.
Non significa: Non è una garanzia.
Classificazione
Definizione: L’assegnazione di un caso a una categoria.
Esempio: Distinguere una fattura da un contratto o un dato normale da uno anomalo.
Non significa: La categoria non è necessariamente una decisione.
Anomalia
Definizione: Un valore o comportamento differente da ciò che il sistema considera abituale.
Esempio: Un sensore cambia improvvisamente rispetto alla propria storia.
Non significa: Non equivale automaticamente a un errore o a un guasto.
Controllo dei dati
Definizione: Verifica di presenza, aggiornamento, formato, coerenza e valori mancanti.
Esempio: Bloccare il calcolo quando una fonte non è aggiornata.
Non significa: Non certifica in assoluto che la fonte sia vera o completa.
Supervisione umana
Definizione: Controllo e responsabilità delle persone nelle fasi che richiedono interpretazione o decisione.
Esempio: Rivedere un caso classificato come critico prima di intervenire.
Non significa: Non è un passaggio puramente formale.
Passo successivo
Parole che incontrerai nei livelli successivi
Baseline, feature, data drift, quality gate, idempotenza e MLOps sono spiegati nel glossario e nelle pagine tecniche quando diventano necessari.
Le idee hanno una storia
Algoritmi, classificazione, inferenza e automazione hanno antecedenti nella matematica, nella filosofia e nella meccanica antica.
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