L'Importanza dei Dati

📌Quantità vs Qualità

1. sufficienti in quantità,
2. di alta qualità,
3. rappresentativi della realtà. Nel lavoro reale creare dataset bilanciati e versionati e spesso il fattore che separa una demo da una soluzione affidabile. Nota pratica: applica il concetto in un mini scenario reale prima del deploy. Quando prepari dati reali, combina Supervised Learning con controlli sugli Edge Case prima del rilascio.
   Takeaway: Dati puliti e rappresentativi valgono più di grandi volumi rumorosi.

📊Bias nei Dati

Il bias è il problema più grave. Se alleni un algoritmo di riconoscimento facciale usando foto solo di uomini, avrà difficoltà a riconoscere i volti femminili. Amazon ha dovuto buttare il suo sistema di assunzione automatico perché discriminava le donne — i dati storici riflettevano pregiudizi umani, e l'AI li aveva imparati perfettamente. Nel lavoro reale creare dataset bilanciati e versionati e spesso il fattore che separa una demo da una soluzione affidabile. Nota pratica: applica il concetto in un mini scenario reale prima del deploy.
Takeaway: Dati puliti e rappresentativi valgono più di grandi volumi rumorosi.

🚀Startup Lens

In early-stage product, meglio 5.000 record puliti e bilanciati che 500.000 rumorosi. Introduci versionamento dataset e changelog: ogni modifica ai dati deve essere tracciata.

⚠️Errore comune + Check rapido

Errore comune: valutare il modello solo su test set statico.

Check rapido (2 min): indica un caso reale in cui un test statico può dare falsa sicurezza e quale controllo aggiungeresti per evitare errori in produzione.