Dataset
Un dataset è la raccolta organizzata di esempi da cui un'IA impara o sulla quale viene giudicata: migliaia o milioni di righe di testo, immagini o letture di sensori, ripulite, etichettate e divise in training, validation e test.
Niente gergo, niente formule
In parole semplici, che cos'è?
Tutto ciò che un modello sa arriva dal suo dataset, quindi è lì che si vince o si perde la qualità. Le righe arrivano grezze: log, foto, documenti. Le ripulisci (via i duplicati, correggi le etichette) e le etichetti (questa saldatura è a posto?). Poi le dividi in tre: il training set, da cui il modello impara; il validation set, dove affini la ricetta; e il test set, chiuso a chiave fino alla fine come un esame senza spioni. La regola che decide tutto: spazzatura dentro, spazzatura fuori. Un modello allenato su 5.000 etichette approssimative perde contro uno allenato su 2.000 pulite. Si rompe in silenzio: dati sbilanciati insegnano comportamenti sbilanciati, e il modello non ti avvisa mai.
Termini che gli stanno vicini.
Training
Il training è il processo che trasforma un modello vuoto in un'IA funzionante: gli mostri migliaia o milioni di esempi, confronti le sue risposte con quelle corrette e correggi le sue impostazioni interne finché le risposte migliorano.
LeggiOverfitting
L'overfitting è quando un modello memorizza i suoi dati di training invece di imparare lo schema sottostante: quasi perfetto sugli esempi che ha visto, inaffidabile su tutto il resto.
LeggiDati Sintetici
I dati sintetici sono dati artificiali progettati per riprodurre gli schemi statistici di dati reali: un modello o un insieme di regole genera record nuovi che si comportano come gli originali senza contenere informazioni di persone o clienti reali.
Leggi§ 03
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