Immagina di chiedere a ChatGPT:
“Dimmi qualcosa sull’AI.”
Ora, confrontalo con:
“Spiegami in 3 punti come un modello di deep learning riconosce le immagini.”
Quale delle due domande porterà a una risposta più utile? 🤔
Lo stesso vale per i dati. Un modello di machine learning si nutre di dati: se gli fornisci informazioni disordinate, rumorose o irrilevanti, i risultati saranno pessimi. Ma se li prepari con cura, otterrai un modello più preciso e affidabile.
✔ Data Cleaning: rimuovere duplicati, correggere errori e gestire i valori mancanti.
✔ Feature Engineering: creare nuove variabili che possano migliorare la capacità predittiva del modello.
✔ Normalization & Scaling: ridimensionare i dati per evitare che alcune caratteristiche abbiano troppo peso rispetto ad altre.
✔ Data Augmentation (per le immagini): generare nuove immagini da quelle esistenti per migliorare la capacità di generalizzazione del modello.
✔ Balancing: assicurarsi che le classi in un dataset siano distribuite equamente per evitare bias nel modello.
Alla fine, se vuoi cioccolato 🍫, non puoi dare in pasto 💩 all’algoritmo! 😆
Poco fa, mentre guardavo un episodio di Grey's Anatomy, una frase mi ha colpita: "La nostra meta-analisi conferma la correlazione tra il microbioma intestinale e l'Alzheimer." "Bene, allora guardiamo i dati." Ma i dati, da soli, non raccontano tutta la storia. La correlazione ci dice che due fenomeni si muovono insieme, ma non ci dice […]
L'Apprendimento va Oltre il Linguaggio Nella recente conversazione nel podcast di Lex Fridman (episodio 416), Yann LeCun, Chief AI Scientist di Meta, ha proposto una visione dell'intelligenza artificiale che sfida molti dei paradigmi attuali. Una delle sue osservazioni più significative riguarda l'origine dell'intelligenza umana. Secondo LeCun, l'intelligenza non deriva principalmente dal linguaggio, ma dall'esperienza sensoriale […]
