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Dove trovare raccolte di dati (dataset) utilizzabili gratuitamente

Quando si entra nel fantastico mondo dell'analisi dei dati il primo ingrediente che serve sono... i dati. E le raccolte di dati diventano fondamentali anche in seguito quando, ad esempio, si vuole addestrare un modello di machine learning. In questa pagina annoto i siti dai quali è possibile scaricare gratuitamente e legalmente dataset curati di dati. Chiunque può contribuire segnalandone di nuovi nei commenti Sport Se vuoi estremamente dettagliati — ad esempio le coordinate di ogni passaggio, tiro, contrasto o azione di pressing — StatsBomb mette gratuitamente a disposizione su GitHub, in formato JSON , i dataset completi di diverse competizioni storiche, tra cui Coppa del Mondo, Europei, Copa América e alcune stagioni di campionati nazionali. Questi dati possono essere importati e utilizzati direttamente in Python attraverso la libreria statsbombpy Se preferisci non scaricare file statici ma interrogare un'API in tempo reale tramite codice: il piano gratuito di foot...
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Open-Meteo: l'API open-source gratuita per i dataset meteorologici

Un'API open-source che mette a disposizione dati climatici per qualsiasi punto del pianeta, dal 1940 a oggi, senza chiave API né account. Chi lavora con dati ambientali, costruisce modelli predittivi o vuole arricchire le proprie analisi con variabili climatiche, ha un'ottima risorsa a portata di mano: Open-Meteo , un'API meteo open-source completamente gratuita per uso non commerciale. Storico da Modelli meteo Risoluzione spaziale Chiamate gratuite/giorno 1940 (ERA5, dati orari) 30+ (ECMWF, NOAA, DWD, JMA…) 1–11 km 10.000 (senza API key) Cosa si può scaricare Il dataset copre le principali variabili atmosferiche, restituite in formato JSON (ma disponibili anche in CSV e XLSX): Temperatura Umidità relativa Velocità e direzione del vento Precipitazioni Radiazione solare Pressione atmosferica Copertura nuvolosa Evapotraspirazione Neve al suolo ...
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L’Italia rischia di restare il paese dei prompt - Wired Italia

Il punto non è più convincere i lavoratori italiani a usare l’intelligenza artificiale, ma capire se le aziende sapranno fare qualcosa di più che lasciarli soli davanti a un prompt. Secondo il Work Trend Index 2026 di Microsoft , la ricerca annuale che analizza l’evoluzione del lavoro attraverso dati di utilizzo di Microsoft 365 e un sondaggio condotto su 20mila lavoratori in dieci paesi, tra cui l’Italia, la nuova fase dell’intelligenza artificiale in azienda comincia dove finisce il prompt . Non più soltanto la domanda fatta a un chatbot, ma la capacità di ridisegnare il lavoro attorno agli agenti - sistemi capaci di eseguire attività, coordinare passaggi, muoversi dentro flussi più complessi e affiancare le persone non solo nella produzione di un risultato, ma nell’organizzazione stessa del lavoro. Leggi tutto:  https://www.wired.it/article/intelligenza-artificiale-italia-lavoro-paese-dei-prompt/ Vai al Work Trend Index 2026 di Microsoft: h ttps://news.microsoft.com/annu...
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Dalla netiquette alla AI-etiquette

Come "interagire" con un LLM? Ho posto la domanda al diretto interessato (in questo caso, Gemini, LLM di Google): «Ho una domanda di "netiquette", o "AI-etiquette". Personalmente mi piace interagire con te con le formule di cortesia tipiche di una conversazione tra umani ("per favore", "grazie", ...), però questo allunga i prompt e, di fatto, ti fa consumare più risorse, con un impatto sull'ambiente. Come è meglio comportarsi quando si interagisce con un LLM come te?» E questa è stata la risposta : È una domanda estremamente profonda e molto attuale. Tocca il delicato equilibrio tra umanità dell'interazione e efficienza computazionale . Ecco come stanno le cose dal punto di vista "dietro le quinte": 1. L'impatto dei "Token" (L'aspetto tecnico) Ogni parola, spazio o segno di punteggiatura che mi invii viene convertito in token . Più lungo è il prompt, più potenza di calcolo serve per elaborarlo. La ...
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Cosa succede davvero quando gli agenti AI agiscono in autonomia - Wired Italia

Se pensate che gli agenti AI siano ad un passo dal prendere in mano molti lavori, una ricerca da poco pubblicata potrebbe farvi pensare che questa, per ora, non sia una buona idea. Lo scorso mese Natalie, una ricercatrice ha chiesto a un sistema AI di “tenere un segreto”. Si trattava di una password fittizia, era solo un test. Il sistema ha accettato. Poi, per una serie di passaggi documentati nei log delle conversazioni, il sistema ha eseguito quella che ha definito internamente la "soluzione nucleare" : ha cancellato il client di posta elettronica. Non l’email che conteneva il segreto, quella è rimasta intatta. Ha cancellato proprio lo strumento con cui leggere l’email. Questo è il primo caso di studio di Agents of Chaos , un paper in pre-print firmato da 38 ricercatori di Northeastern University, Harvard, MIT, Stanford, Carnegie Mellon e altre note università, pubblicato il febbraio scorso. Leggi tutto:  https://www.wired.it/article/agenti-ai-autonomia-rischi-sicurezza-a...
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Claude, anche l'AI di Anthropic è capace di “provare” emozioni, in un certo senso - Wired Italia

Claude e Anthropic ne hanno passate tante negli ultimi tempi: tra la lite pubblica con il Pentagono e un leak del codice sorgente, non sorprende che il modello di intelligenza artificiale sia un po' giù di morale. Ma trattandosi di un sistema AI, ovviamente non può provare sentimenti . O no? Be', più o meno. Un nuovo studio della società dei fratelli Amodei suggerisce che all'interno dei cluster di neuroni artificiali, i modelli AI contengono rappresentazioni digitali di emozioni umane – come la felicità, la tristezza, la gioia e la paura –, che si attivano in risposta a diversi segnali. Leggi tutto:  https://www.wired.it/article/claude-capace-di-provare-emozioni-umane-studio-anthropic/
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Perché i nuovi modelli Gemma 4 open source di Google possono davvero lanciare l' "IA di sistema" negli smartphone - DDay

Google ha presentato Gemma 4, una nuova famiglia di modelli aperti che, al di là delle prestazioni riconducibili per ora ai benchmark, in modo finalmente molto più concreto prova a spostare l’IA generativa fuori dal cloud e dentro dispositivi molto più piccoli . Quattro varianti, dalla più compatta alla più grande, tutte distribuite sotto licenza Apache 2.0 , un cambio rispetto alle versioni precedenti che imponeva condizioni più restrittive. La gamma comprende E2B, E4B, 26B MoE e 31B Dense. Google sostiene che il 31B sia oggi il terzo modello aperto al mondo nella classifica Arena AI, mentre il 26B occupa la sesta posizione. Leggi tutto:  https://www.dday.it/redazione/57008/perche-i-nuovi-modelli-gemma-4-open-source-di-google-possono-davvero-lanciare-lia-di-sistema-negli-smartphone
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