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Pubblicato:
28 Aprile 2025
Aggiornato:
9 Maggio 2025
“Andrew Ng: L’innovazione nell’AI e il movimento centrato sui dati”
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Nota redazionale:
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“Andrew Ng: L’innovazione nell’AI e il movimento centrato sui dati”
Andrew Ng: L’innovatore dell’AI
Andrew Ng è un’autorità nel campo dell’intelligenza artificiale. Ha introdotto l’uso delle unità di elaborazione grafica (GPU) per addestrare modelli di deep learning alla fine degli anni 2000 con i suoi studenti alla Stanford University, ha cofondato il Google Brain nel 2011 e poi ha ricoperto per tre anni il ruolo di chief scientist presso Baidu, contribuendo alla creazione del gruppo di intelligenza artificiale del gigante tecnologico cinese. Quindi, quando afferma di aver individuato il prossimo grande cambiamento nell’intelligenza artificiale, le persone prestano attenzione. Ed è proprio quello che ha raccontato a IEEE Spectrum in un’esclusiva intervista Q&A.
Attualmente Ng si concentra sui suoi sforzi nella sua azienda Landing AI, che ha sviluppato una piattaforma chiamata LandingLens per aiutare i produttori a migliorare l’ispezione visiva con la visione artificiale. Si è anche trasformato in un evangelista di quello che chiama il movimento AI centrato sui dati, che afferma può portare a soluzioni “small data” per grandi problemi nell’AI, tra cui efficienza del modello, accuratezza e pregiudizi.
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Per rendere questi problemi più concreti, puoi guidarmi attraverso un esempio? Quando un’azienda si rivolge a Landing AI e dice di avere un problema con l’ispezione visiva, come procedete verso la messa in servizio?
Ng: Quando un cliente si rivolge a noi, di solito abbiamo una conversazione sul loro problema di ispezione e guardiamo alcune immagini per verificare che il problema sia fattibile con la visione artificiale. Presumendo che lo sia, chiediamo loro di caricare i dati sulla piattaforma LandingLens. Spesso li consigliamo sulla metodologia dell’AI centrata sui dati e li aiutiamo a etichettare i dati.
Uno dei focus di Landing AI è quello di permettere alle aziende manifatturiere di svolgere il lavoro di machine learning da sole. Molto del nostro lavoro consiste nel garantire che il software sia veloce e facile da usare. Attraverso il processo iterativo di sviluppo del machine learning, consigliamo ai clienti su come addestrare i modelli sulla piattaforma, quando e come migliorare l’etichettatura dei dati in modo che le prestazioni del modello migliorino. La nostra formazione e il nostro software li supportano fino al dispiegamento del modello addestrato su un dispositivo edge in fabbrica.
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Questo articolo appare nella versione stampata di aprile 2022 come “Andrew Ng, Minimalista dell’AI”.
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