Architettura esuberante e contestualismo sono due approcci diversi nel campo dell'intelligenza artificiale (AI).
L'architettura esuberante si riferisce a un approccio all'IA in cui il sistema è progettato per ottenere prestazioni e precisione elevate, senza tener conto del contesto o dell'ambiente in cui viene utilizzato. Questo approccio si concentra principalmente sulla creazione di algoritmi e modelli in grado di funzionare in modo efficiente in una varietà di situazioni, senza fare affidamento su specifici segnali o parametri contestuali.
D'altra parte, il contestualismo nell'IA si riferisce a un approccio in cui il sistema è progettato per tenere conto del contesto o dell'ambiente specifico in cui viene utilizzato. Questo approccio si concentra principalmente sull'incorporazione di segnali e parametri contestuali nel sistema per migliorarne le prestazioni e l'accuratezza in situazioni specifiche. Questo approccio spesso implica tecniche di deep learning, in cui il sistema viene addestrato su una grande quantità di dati specifici del contesto in cui verrà utilizzato.
In sintesi, l'architettura esuberante è un approccio più generale all'intelligenza artificiale, mentre il contestualismo è più focalizzato sulla creazione di intelligenza artificiale su misura per contesti e ambienti specifici.
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