In ThinkOpen siamo ben consapevoli che i dati sono diventati una risorsa che guida il business e crea valore per le organizzazioni.
La gestione dei dati è legata al concetto di big data, che si riferisce a enormi quantità di informazioni che non possono essere elaborate utilizzando applicazioni o database tradizionali.
I big data possono provenire da una varietà di fonti, tra cui piattaforme di social media, log web, sensori e dispositivi mobili.
ThinkOpen aiuta le organizzazioni che usano i big data per analizzare tutto, dai modelli di acquisto dei consumatori ai cambiamenti nel sentiment pubblico, e altro ancora.
La business intelligence (BI) si riferisce alle competenze e ai processi applicati dalle imprese per ottenere intuizioni utilizzabili dai loro dati non strutturati al fine di prendere decisioni aziendali migliori.
Le tecnologie che utilizziamo in ThinkOpen sono costituite da un insieme di metodologie e strumenti predisposti per raccogliere, memorizzare, accedere e analizzare i dati grezzi di un'organizzazione.
La Narrow AI (o intelligenza artificiale debole), che si occupa di task singoli implementando una sola parte della mente.
La General AI (AGI o intelligenza artificiale forte), che pertiene la capacità di una macchina di capire o imparare qualsiasi task intellettuale di un essere umano.
Il Machine Learning (ML) è un sottoinsieme dell’AI che, spesso, usa tecniche della statistica per dare alle macchine la possibilità di imparare dai dati senza aver esplicitamente ricevuto istruzioni per farlo. Questo processo è conosciuto come “training” di un “modello” utilizzando un “algoritmo” di apprendimento, che progressivamente migliora le prestazioni su un’attività specifica.
Il Deep Learning è un’altra sottocategoria del ML che prende ispirazione dall’attività dei neuroni all’interno del cervello per imparare a riconoscere schemi complessi attraverso dati appresi grazie all’utilizzo di algoritmo, prevalentemente di calcolo statistico. La parola “deep” si riferisce al grande numero di livelli di neuroni che il ML modella in contemporanea, i quali aiutano ad apprendere ricche rappresentazioni di dati per ottenere migliori guadagni di prestazioni.
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