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È stata la prima donna e la seconda persona in assoluto a conquistare un dottorato in Scienze dell'informatica . Si narra – anche se, come vedremo, in maniera non del tutto accurata – che abbia contribuito all’ideazione del cruciale linguaggio di programmazione Basic , che diede un enorme impulso alla diffusione dei personal computer, permettendo il loro utilizzo anche ai non addetti ai lavori. Già tutto questo sarebbe straordinario. Ma c’è un elemento della sua vita che rende il tutto ancora più affascinante: Mary Kenneth Keller era una suora . Leggi tutto:  https://www.wired.it/article/informatica-suora-kenneth-keller-web/

Titolo decisamente insulso, quello scelto da Wired, per un argomento decisamente interessante: qual è l'impatto dell'utilizzo dei dati sintetici sull'addestramento dei modelli di machine learning? Ed emerge il problema dell'overfitting. «Il peggior nemico dell’intelligenza artificiale potrebbe essere l’intelligenza artificiale stessa. Uno studio pubblicato lo scorso luglio da alcuni ricercatori della Rice e della Stanford University ha rivelato che l’allenamento dei modelli di AI attraverso dati sintetici sembra causarne l’erosione, almeno sul lungo periodo. Il termine coniato dagli studiosi per indicare questa apparente “autoallergia” dei software è Mad, acronimo di Model autophagy disorder (disordine autofagico del modello). Il paper solleva grandi interrogativi su quello che potrebbe essere il punto debole di una pratica già ampiamente diffusa nel settore dell’AI.» (Leggi tutto: https://www.wired.it/article/intelligenza-artificiale-dati-sintetici-problemi-dataset/ )

Data visualization is the graphical representation of information and data. By using visual elements like charts, graphs, and maps, data visualization tools provide an accessible way to see and understand trends, outliers, and patterns in data. Additionally, it provides an excellent way for employees or business owners to present data to non-technical audiences without confusion. In the world of Big Data, data visualization tools and technologies are essential to analyze massive amounts of information and make data-driven decisions. ( https://www.tableau.com/learn/articles/data-visualization ) Data visualization is the practice of translating information into a visual context, such as a map or graph, to make data easier for the human brain to understand and pull insights from. The main goal of data visualization is to make it easier to identify patterns, trends and outliers in large data sets. The term is often used interchangeably with others, including information graphics, informa