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Ti sei mai trovato di fronte a un progetto di AI che prometteva di risolvere tutto, ma i dati erano un caos? Magari hai visto un team entusiasta investire in modelli sofisticati senza prima mettere ordine nella base dati. Oppure ti sei chiesto: ma la correlazione che vediamo nei dati è davvero causale, o stiamo leggendo storie inesistenti? Ci siamo fatti queste domande anche noi, e ne abbiamo parlato con chi vive questo mondo dall'interno. In questa live, Christian ed Emiliano hanno ospitato Serena Sensini, ingegnera informatica specializzata in AI e NLP, fondatrice di TheRedCode.it e autrice di libri tecnici su intelligenza artificiale e basi di dati. Serena lavora in Dedalus S.p.A. e conosce bene la distanza tra il "bellissimo modello in prototipo" e "il modello che funziona davvero in produzione". Serena ha condiviso con noi prospettive concrete su come affrontare un progetto di AI partendo dai dati: quali verifiche fare nei primi giorni, che errori evitare, come gestire privacy e bias, quando i dati sintetici hanno senso e quando no, e come capire se un modello sta peggiorando nel tempo. 🎯 Di cosa abbiamo parlato: Il vero punto di partenza di ogni progetto AI: la qualità e la struttura dei dati Gli errori più comuni quando le aziende iniziano con l'AI (e come evitarli) Dati strutturati vs non strutturati: le trappole del lavoro con NLP La differenza tra correlazione e causalità (e perché importa davvero) Privacy, conformità e bias: le domande che devi farti prima di toccare un modello Una chiacchierata aperta, senza filtri, con domande della community e confronto diretto tra chi fa AI e chi vuole capire come farla bene. 💬 PARTECIPA ALLA CONVERSAZIONE: Lascia un commento con la tua esperienza su AI e dati Condividi il video con chi sta iniziando un progetto di machine learning Iscriviti al canale per non perdere le prossime live!