Human in the Loop: come l’uomo e l’AI collaborano
Esiste un approccio utile per l’allenamento continuo dei modelli di machine learning, che coinvolge le persone nel processo grazie ad un modo semplice di interagire con le previsioni del modello.
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10 parole strane che usano i data scientists
Il data scientist è una fugra mitologica, con competenze che spaziano dalla porgrammazione all’analisi dei dati alla statistica applicata alla creazione di viste e reportistica d’effetto.
Spoiler: di solito non esiste il data scientist, ma piuttosto il team di data science: un isnieme di professionisti che lavorano insieme per raggiungere il risultato.
Sia come sia, queste figure mitologiche hanno un codice e un vocabolario tutto loro, spesso incomprensibile ai più. Cerchiamo quindi di svelare alcune delle parole più usate dal team, che vi capiterà di trovare sparse nelle presentazioni di sprint o stato avanzamento lavori.
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Piccola guida per comunicare con un data scientist
Una delle grandi sfide dell’implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale industriale è farsi capire da chi deve sviluppare il modello.
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Quando l’intelligenza artificiale è stupida, e come evitare che ci rovini i piani
Mi dispiace deludere i lettori, purtroppo l’AI non è infallibile. Lo so, prendetevi il tempo che vi serve per elaborare il lutto.
Infatti, i modelli di machine learning e di deep learning, imparando solo dai dati senza senso critico, spesso replicano quello che hanno osservato in modo errato, o non sanno gestire alcune situazioni.
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Quattro modi in cui l’AI impara dai tuoi dati, e come sfruttarli al meglio
Gli algoritmi imparano osservando dati rappresentativi di uno specifico sistema.
In particolare, i dati possono essere raccolti in parallelo con il training, oppure in un momento separato.
