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Distanze e similitudini: come l’IA misura la somiglianza

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Nei modelli di intelligenza artificiale, stabilire se due dati siano “simili” è un passo decisivo. Diverse misure di distanza guidano classificazioni, previsioni e riconoscimenti in ambiti che vanno dalla medicina al linguaggio naturale

Pubblicato il 29 ott 2025

Francesco Calabrò

Professore associato di Analisi Numerica, Dipartimento di Matematica e Applicazioni, Università degli Studi di Napoli "Federico II", fondatore e socio dello Spin-off universitario D3C, socio della Camelia Tech

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Nel campo dell’intelligenza artificiale, misurare similitudini significa definire quanto due elementi — immagini, persone o dati — possano considerarsi vicini. Questa operazione, apparentemente tecnica, è in realtà ciò che determina la capacità dell’IA di comprendere, classificare e imparare dal mondo reale.

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Francesco Calabrò

Professore associato di Analisi Numerica, Dipartimento di Matematica e Applicazioni, Università degli Studi di Napoli "Federico II", fondatore e socio dello Spin-off universitario D3C, socio della Camelia Tech

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