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L’importanza dei dati per l’AI, l’Intelligenza Artificiale, è cruciale per comprendere appieno il potenziale di questa tecnologia in continua crescita. I dati rappresentano il fondamento su cui si basa qualsiasi applicazione di AI: definiscono sia la qualità sia l’efficacia del modello.
Per questo è evidente che un dataset di alta qualità sia essenziale per addestrare modelli precisi, garantire risultati affidabili e prendere decisioni informate, anche attraverso una data governance chiara che consenta, da una parte, di sfruttare al meglio le qualità dei modelli avanzati di AI e, dall’altra, di mantenere la compliance in tema di privacy e sicurezza informatica.
L’importanza dei dati per l’AI: la qualità del dataset
La qualità del dataset è fondamentale per il successo di un progetto di AI. Per essere di qualità, un dataset deve essere:
- completo;
- accurato;
- rappresentativo;
- ben strutturato.
L’accuratezza dei dati è essenziale per garantire che il modello addestrato possa apprendere in modo corretto e produrre risultati affidabili. La completezza, invece, si riferisce alla presenza di tutte le informazioni necessarie per l’obiettivo specifico del progetto.
Un dataset rappresentativo riflette la diversità del mondo reale (l’eterogeneità di situazioni e persone coinvolte così come le complesse fattispecie che caratterizzano il mondo reale) e permette quindi al modello di generalizzare in modo efficace su nuovi dati.
Mentre una buona struttura dati facilita il processo di addestramento e l’accesso alle informazioni, evitando, fra le altre cose, che ci siano falle nei dataset oppure dati incompleti. Una situazione che può riguardare tanto il settore privato quanto i servizi pubblici, che spesso sono disorganizzati e poco strutturati.
I problemi comuni dei dataset
Nel processo di raccolta e preparazione dei dati possono sorgere diversi problemi che influenzano la qualità del dataset e, di conseguenza, compromettono l’efficacia di un modello di AI.
Uno dei problemi più comuni è l’outlier, cioè un valore atipico che può distorcere il processo di addestramento. Inoltre, la presenza di dati mancanti o incompleti può influire negativamente sulle prestazioni del modello, così come l’esistenza di dati duplicati può introdurre errori nell’addestramento e compromettere la qualità complessiva del dataset.
Sono problemi molto comuni che derivano prevalentemente da una gestione dei dati raccolti che, in molti casi, è ancora manuale: è evidente, perciò, perché possano esserci informazioni mancanti o errate. Automatizzare questi processi, oltre che l’analisi, contribuisce a un dataset più sano.
L’importanza dei dati per l’AI: come ottimizzare il dataset
Per sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale è essenziale ottimizzare il dataset in modo accurato ed efficiente. Per questo una fase cruciale è la pulizia dei dati, che coinvolge l’identificazione e la correzione di errori, outlier e dati mancanti. Successivamente, è importante normalizzare e standardizzare i dati per garantire coerenza e uniformità.
L’ingegneria delle funzionalità è un’altra fase chiave, in cui vengono create e selezionate le caratteristiche più rilevanti per migliorare le prestazioni del modello. Infine, la suddivisione corretta del dataset in training, validation e test set è cruciale per valutare l’efficacia del modello in modo accurato e affidabile.
Un altro parametro da non sottovalutare è il tempo che intercorre fra la raccolta e la pulizia del dato e la sua trasformazione in asset da innestare nel modello di AI. In altre parole, il tempo che intercorre da quando il dato passa da informazione ad azione. Intervenire su questo aspetto significa poter sfruttare nel minor tempo possibile gli insights dei dati e accelerare l’esecuzione del potenziale dell’AI, a vantaggio del business.
Il potenziale dell’AI va supportato
L’importanza dei dati per l’AI è innegabile. Un modello di intelligenza artificiale è buono tanto quanto lo è il dataset che viene usato per il suo addestramento: le due situazioni si intersecano e solo chi riesce a configurare un dataset di qualità può riuscire a integrare al meglio l’AI nelle proprie attività, determinando il successo e l’affidabilità del modello.
La comprensione dei principi di raccolta, preparazione e ottimizzazione dei dati, quindi, è fondamentale per sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale e consentire progressi significativi in una vasta gamma di settori e applicazioni.
