Scienza dei dati
La scienza dei dati consente alle organizzazioni di estrarre informazioni utili dai dati attraverso l'analisi statistica, l'apprendimento automatico e la modellazione predittiva. Esploriamo strumenti, tecniche, applicazioni concrete e best practice a supporto del processo decisionale basato sui dati e dei progetti di trasformazione digitale.
Qualità dei dati nell'IA nel 2026: sfide e migliori pratiche
La scarsa qualità dei dati ritarda la corretta implementazione dei progetti di IA e ML. Anche gli algoritmi di IA più avanzati possono produrre risultati errati se i dati sottostanti sono di bassa qualità.
Apprendimento federato: 7 casi d'uso ed esempi
Secondo recenti analisi di McKinsey, i rischi più pressanti legati all'adozione dell'IA includono le allucinazioni dei modelli, la provenienza e l'autenticità dei dati, la non conformità normativa e le vulnerabilità della catena di fornitura dell'IA. L'apprendimento federato (FL) si è affermato come una tecnica fondamentale per le organizzazioni che desiderano mitigare questi rischi.
57 set di dati per modelli di apprendimento automatico e intelligenza artificiale
Per sfruttare o costruire soluzioni di IA generativa o IA conversazionale sono necessari dati. È possibile utilizzare set di dati esistenti disponibili sul mercato o affidarsi a un servizio di raccolta dati. Abbiamo identificato 57 set di dati per addestrare e valutare modelli di machine learning e IA.
Le migliori piattaforme di machine learning senza codice: alternative a ChatGPT
Abbiamo confrontato 4 piattaforme di machine learning no-code in base a metriche chiave: elaborazione dei dati (gestione di valori mancanti e outlier), configurazione del modello e facilità d'uso, output delle metriche di accuratezza, disponibilità di visualizzazioni ed eventuali limitazioni o note importanti osservate durante i test. Benchmark degli strumenti di machine learning no-code Nota: i punteggi rappresentano le prestazioni medie tra kNN e regressione logistica, ove applicabile.