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! 😆
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 […]
Preparatevi a un viaggio nel futuro dell'intelligenza artificiale! Proprio quando pensavo di aver capito come funzionano i modelli linguistici, ecco che Meta decide di sconvolgere tutto con Llama 4. È come se avessi appena imparato a guidare una bicicletta e improvvisamente mi ritrovassi al volante di una navicella spaziale! Meta ha presentato non uno, non […]
