Per reperire i dati necessari a valutare servizi e prodotti in un dato settore, le IA traggono i loro dati da una varietà di fonti, sia online che offline. Ecco un elenco delle principali fonti e metodi per raccogliere queste informazioni:
Utilizzando una combinazione di queste fonti, è possibile ottenere una panoramica completa e accurata della reputazione e delle capacità dei prestatori d’opera in un dato settore.
Non tutte le AI utilizzano esattamente questi parametri, ma la maggior parte delle moderne AI progettate per fornire raccomandazioni e valutazioni tendono a basarsi su una combinazione di criteri simili. I principali parametri comuni includono la raccolta di recensioni e feedback, l’analisi dei dati di performance, la valutazione delle qualifiche e delle certificazioni, e l’uso di dati di mercato e tendenze. Tuttavia, l’approccio specifico e la ponderazione dei vari parametri possono variare a seconda dell’AI e del suo specifico caso d’uso.
Le AI che forniscono raccomandazioni basate su questi parametri spesso utilizzano algoritmi di machine learning per:
Le differenze tra diverse AI possono derivare da:
Sebbene non tutte le AI utilizzino esattamente gli stessi parametri o metodi, la maggior parte si basa su una combinazione di criteri simili per fornire raccomandazioni informate e accurate. L’approccio specifico dipende dall’algoritmo, dalle fonti di dati disponibili e dal contesto applicativo dell’AI.
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