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! 😆
Leggendo "AI Engineering" di Chip Huyen, sono rimasta colpita dal parallelo che l'autrice traccia tra l'Evaluation-Driven Development (EDD) e il Test-Driven Development (TDD). Un'analogia che non solo illumina le sfide uniche dell'ingegneria AI, ma ci fornisce anche un framework concreto per costruire sistemi più affidabili. Dal Test-Driven al Evaluation-Driven Development Nel mondo dello sviluppo software […]
Sono entusiasta di condividere che ho recentemente completato l'AI Engineering Bootcamp: Build, Train and Deploy Models with AWS SageMaker della scuola Zero To Mastery tenuto da Patrik Szepesi! Dopo giornate di apprendimento intensivo e progetti pratici, ho acquisito competenze cruciali che mi hanno fatto progredire nel mio percorso come ingegnere AI. Cos'è AWS SageMaker? Per […]
