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  • Nome marchio: Core i9
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  • Nome in codice: Alder Lake
  • Operatori speciali: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice*

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Domande ricorrenti

Quali sono le differenze tra apprendimento automatico, Deep learning e AI?

Con intelligenza artificiale (AI) ci si riferisce a un'ampia classe di sistemi, che consentono alle macchine di imitare capacità umane avanzate. L'apprendimento automatico (ML) consiste in una classe di metodi statistici che utilizzano parametri provenienti da dati esistenti noti, per poi prevedere gli esiti su dati simili nuovi, come ad esempio la recessione, gli alberi decisionali e le macchine a vettori di stato. Il Deep learning (DL) è un sottoinsieme dell'ML, che utilizza livelli multipli e algoritmi ispirati alla struttura e al funzionamento del cervello, chiamati reti neurali artificiali, al fine di apprendere da grandi quantità di dati. Il DL viene utilizzato per progetti come la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale, i motori di suggerimento e altri ancora.

Quali sono i passaggi per trasformare i dati in informazioni preziose, mediante l'utilizzo dell'AI?

Inizialmente, i dati vengono creati e inseriti nel sistema; in seguito vengono sottoposti a una pre-elaborazione per garantire la coerenza nella forma, nel tipo e nella qualità degli stessi. Dopo aver ottenuto i dati puliti, questi vengono inseriti in un processo di modellazione e ottimizzazione per consentire analisi più intelligenti e veloci. Una volta che il modello di intelligenza artificiale è stato collaudato, può essere implementato per soddisfare i requisiti del progetto.

In che modo l'analisi è collegata all'intelligenza artificiale?

Il sistema di analisi trasforma grandi quantità di dati in modelli che consentono di prevedere gli esiti futuri. L'intelligenza artificiale automatizza l'elaborazione dei dati, per favorire la velocità, la scoperta di schemi e l'emergere di relazioni tra i dati stessi, che poi producono informazioni attuabili.

È necessaria una GPU per i progetti di intelligenza artificiale?

No. Le unità di elaborazione grafica (GPU) sono da sempre la scelta preferita per i progetti di intelligenza artificiale, perché sono in grado di gestire in modo efficiente grandi insiemi di dati. Tuttavia, le attuali unità di elaborazione centrale (CPU) sono spesso una scelta migliore in termini di progettazione dell'intelligenza artificiale. A meno che non si tratti di eseguire un Deep learning complesso su set di dati estesi, le CPU sono più accessibili, più convenienti e più efficienti dal punto di vista energetico.2.

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Informazioni su prodotti e prestazioni

1 "Leading in AI: A Holistic Approach that is Uniquely Intel" (Leader nell'AI: un approccio olistico che è unicamente di Intel), Intel, 9 febbraio 2022, intel.com/content/www/us/en/newsroom/opinion/leading-ai-holistic-approach-uniquely-intel.html
2 "What's a CPU vs. GPU: Pros and Cons" (CPU contro GPU: pro e contro) Intel, 26 settembre 2022, https://www.run.ai/guides/multi-gpu/cpu-vs-gpu
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