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! 😆
La vita non è una linea retta "Per tutte le partenze ci son coincidenze... In cerca di coincidenze, non accontentarti"— Marta sui Tubi, "Coincidenze" La vita raramente segue un percorso lineare. Le nostre esperienze, decisioni e incontri creano percorsi tortuosi, cerchi che si intersecano, connessioni impreviste che sfidano ogni previsione. Proprio come canta Marta sui […]
Ogni tanto capita un progetto che ti cambia la prospettiva. Per me, questo è stato uno di quelli. Durante il corso Build AI Agents with AWS di Zero To Mastery, ho avuto la sensazione di aver sbloccato un nuovo livello: un po’ come Goku quando si allena nella stanza dello spirito e del tempo — […]
