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! 😆
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 — […]
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 […]
