L’auto-tuning (o auto-ottimizzazione) in relazione all’intelligenza artificiale (AI) si riferisce alla capacità di un modello di AI di migliorare le sue prestazioni senza l’intervento umano. In pratica, l’auto-tuning consente a un modello di apprendere e adattarsi ai dati in tempo reale, migliorando continuamente la sua capacità di effettuare previsioni o di prendere decisioni.
L’auto-tuning può essere realizzato attraverso varie tecniche di machine learning, come la ricerca di iperparametri, l’ottimizzazione bayesiana o l’ottimizzazione evolutiva. Inoltre, alcune architetture di AI sono state progettate specificamente per l’auto-tuning, ad esempio i sistemi di autoencoder ricorsivi e le reti neurali auto-rigeneranti.
L’auto-tuning può essere particolarmente utile per le applicazioni di AI in cui i dati cambiano continuamente, ad esempio nel rilevamento delle frodi o nell’analisi dei dati di mercato. In questi casi, l’auto-tuning consente al modello di adattarsi rapidamente alle nuove informazioni, migliorando la sua accuratezza e la sua capacità di prendere decisioni informate.