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L'intelligenza artificiale e la manipolazione operativa del mercato: gli orizzonti dell' High Frequency Trading verso un mercato sempre meno equilibrato e nuovi profili di responsabilità penale. Leggi tutto: h ttps://www.wired.it/article/intelligenza-artificiale-trading-finanza/

Column Filter . Per rimuovere le colonne non necessarie Column Expressions . Offre le stesse funzioni dei nodi Math Formula , Rule Engine , String Manipulation in un unico nodo Concatenate . CSV Writer . Data Explorer . Date&Time Difference . Date&Time Shift . DB Group By . DB Joiner . DB Row Filter . Extract Date&Time Fields . GroupBy . Joiner . Linear Regression Learner . Effettua l'apprendimento di un modello di regressione lineare multivariata per prevedere una quantità numerica. Si  possono (devono) eliminare le variabili non significative, con  p-value superiore a 0,05. Per approfondire: " P-value "  Math Formula . Modify Date . Modify Time . Modify Time Zone . Moving Aggregation . Moving Average . Partitioning . Seguito da un nodo ... Learner e da un ... Predictor Pivot . Group : intestazioni di riga. Pivots : intestazioni di colonna. Manual aggregation : valori aggregati RowFilter . Utile per identificare le righe con valori mancanti (missing) R

L’intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando il campo della sicurezza informatica grazie alla sua capacità di analizzare grandi insiemi di dati, identificare modelli e prevedere potenziali minacce. Le sue applicazioni spaziano dal rilevamento di codice open-source dannoso all’identificazione di attacchi informatici generati dall’AI. Tuttavia, la potenza dell’AI generativa è un’arma a doppio taglio, in quanto può essere sia una risorsa che una passività nella sicurezza informatica. Se da un lato può essere utilizzata per migliorare il rilevamento e la risposta alle minacce, dall’altro gli hacker possono sfruttare i contenuti generati dall’AI per lanciare attacchi sofisticati. Dato il suo potenziale impatto, l’AI generativa è diventata una preoccupazione primaria per i funzionari statunitensi, che ne stanno monitorando gli effetti sul panorama delle minacce informatiche. Leggi tutto:  https://www.riskmanagement360.it/cybersecurity/come-lai-generativa-sta-trasformando-la-sicu

Generative AI systems are already being used to write books, create graphic designs, assist medical practitioners, and are becoming increasingly capable. Ensuring these systems are developed and deployed responsibly requires carefully evaluating the potential ethical and social risks they may pose. In our new paper, we propose a three-layered framework for evaluating the social and ethical risks of AI systems. This framework includes evaluations of AI system capability, human interaction, and systemic impacts. Read more:  https://www.deepmind.com/blog/evaluating-social-and-ethical-risks-from-generative-ai Download the paper " Sociotechnical Safety Evaluation of Generative AI Systems "

Uno degli aspetti più interessanti della data analytics è che salta sempre fuori qualcosa di nuovo da imparare. L'ultima scoperta (scrivo sempre da "novizio" della materia, non dimenticarlo per favore) è che anche le date (giorni, settimane, mesi e trimestri) hanno un loro standard. Il problema mi si è posto quando ho iniziato a scrivere le specifiche di aggregazione di alcuni dati che, da puntuali (sono raccolti ad ogni transazione, anche più volte al minuto), devono essere aggregati a livello giornaliero, settimanale ecc. per successive analisi: esiste un modo "più corretto" di indicare la data di un giorno? giornomeseanno ,  annomesegiorno ? o mesegiornoanno ? una settimana come si indica? e, ancora prima, come si calcola il numero della settimana in un anno? e il giorno della settimana? "lunedì" per i colleghi italiani ha chiaramente un senso (è il giorno più deprimente della settimana), ma per un collega indiano? Cercando una risposta a queste do

Il Garante Privacy vara un decalogo per la realizzazione di servizi sanitari a livello nazionale attraverso sistemi di intelligenza artificiale (IA) . Trasparenza dei processi decisionali, decisioni automatizzate supervisionate dall’uomo, non discriminazione algoritmica: questi i tre principi cardine enucleati dall’Autorità sulla base del Regolamento e alla luce della giurisprudenza del Consiglio di Stato. In base alle indicazioni dell’Autorità, il paziente deve avere il diritto di conoscere, anche attraverso campagne di comunicazione, se esistono e quali sono i processi decisionali (ad esempio, in ambito clinico o di politica sanitaria) basati su trattamenti automatizzati effettuati attraverso strumenti di IA e di ricevere informazioni chiare sulla logica utilizzata per arrivare a quelle decisioni. Il processo decisionale dovrà prevedere una supervisione umana che consenta al personale sanitario di controllare, validare o smentire l’elaborazione effettuata dagli strumenti di IA. È opp

Words play an important role when communicating with data because they help our graphs make sense to your audience. One place we can incorporate meaningful text is in the form of chart annotations that highlight key data points, explain trends, or add clarity to complex information. When we don’t use annotations, it often requires our audience to do unnecessary work to understand our graphs. Read more:  https://www.storytellingwithdata.com/blog/swdchallenge-annotate-it See also...