Trovati 27 documenti.
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Bompiani, 2017
Abstract: Lungi dall'essere modelli matematici oggettivi e trasparenti, gli algoritmi che ormai dominano la nostra quotidianità iperconnessa sono spesso vere e proprie "armi di distruzione matematica": non tengono conto di variabili fondamentali, incorporano pregiudizi e se sbagliano non offrono possibilità di appello. Queste armi pericolose giudicano insegnanti e studenti, vagliano curricula, stabiliscono se concedere o negare prestiti, valutano l'operato dei lavoratori, influenzano gli elettori, monitorano la nostra salute. Basandosi su case studies nei campi più disparati ma che appartengono alla vita di ognuno di noi, O'Neil espone i rischi della discriminazione algoritmica a favore di modelli matematici più equi ed etici. Perché rivestire i pregiudizi di un'apparenza statistica non li rende meno pregiudizi.
Sai quali tracce stai lasciando sui social network? / Umberto Rapetto, Maria Teresa Lamberti
Linea, 2025
Abstract: I social network sono un passatempo che consente di mantenersi in contatto con gli amici, di "conoscere" altre persone almeno virtualmente, di fruire di contenuti multimediali, di dar luogo a iniziative o di partecipare a quelle organizzate da altri. Alla base del successo di queste piattaforme c'è la loro gratuità. Nessuno (o quasi) si chiede il perché del mancato pagamento di un biglietto. Quei pochi che si pongono la domanda non sempre trovano una risposta plausibile. Il ticket di ingresso, in realtà, viene pagato inconsapevolmente da chi accede nel corso dell'utilizzo di queste caleidoscopiche opportunità di intrattenimento. In termini pratici, il prezzo per utilizzare i social network è costituito dalle informazioni personali che gli utenti forniscono ininterrottamente a chi gestisce questi sistemi. La consapevolezza è il primo strumento che abbiamo a disposizione per tutelare le nostre informazioni personali.
Myra sa tutto / Luigi Ballerini
Il Castoro, 2020
Abstract: Nel mondo di Ale e Vera non c’è bisogno di affannarsi per trovare le risposte. Myra, il sistema operativo integrato nella vita di ogni cittadino, ti conosce bene e sa cosa è meglio per te. Basta chiedere. E infatti Ale e Vera si incontrano proprio grazie a lei. Ma qualcosa non quadra, e Vera lo sa: si può vivere sotto l’occhio costante del sistema, nella totale condivisione social della propria vita? A cosa stanno rinunciando? Ale, Vera e un gruppo di altri ragazzi tentano la strada più dura: scegliere da soli, risvegliare le coscienze. È difficile non farsi beccare, ma ne vale al pena: la libertà è un’avventura piena di storie, emozioni, sfide. Ma è anche piena di pericoli, soprattutto se il nemico è molto più vicino del previsto. Ribellarsi ha un costo molto alto. Saranno disposti a pagarlo?
Apogeo, 2020
Abstract: L'ingresso della Data Analytics in azienda è spesso accompagnato da reazioni contrastanti. Da una parte c'è ottimismo ed entusiasmo, dall'altra un senso generalizzato di inadeguatezza - di solito per la mancanza di esperienza e conoscenze specifiche - e anche un certo sospetto. In questo scenario, lo scoglio in cui può imbattersi chi si trova a dover prendere decisioni o indirizzare investimenti è la semplice domanda: "Da dove partiamo?". Questo manuale propone un percorso e una serie di strumenti per farsi strada nel mondo dei Big Data. L'approccio è pragmatico e graduale ed è pensato per guidare nel processo di Data Transformation ovvero di integrazione sistematica della Big Data Analytics in un business. Nel corso dei capitoli vengono illustrati strumenti operativi e modelli concettuali che aiutano a vedere in prospettiva aneddoti e proclami, sgombrare il campo da falsi miti e mettere a fuoco opportunità reali. Una guida pensata sia per chi ha già un po' di dimestichezza con l'intelligenza artificiale e vuole passare alla messa in pratica senza commettere errori strategici nell'implementazione, sia per chi parte da zero e vuole costruire, passo dopo passo, le basi per affrontare con successo la sfida dell'innovazione tecnologica.
Machine learning for dummies® / Luca Massaron, John Paul Mueller
Hoepli, 2019
Abstract: Questa guida aggiornata a Python 3 spiega come iniziare, quali sono e come funzionano gli algoritmi di machine learning, come si utilizzano linguaggi di programmazione quali Python e R, come svolgere compiti pratici utilizzando gli algoritmi più efficaci e molto altro ancora
Angeli, 2026
Abstract: È possibile trasformare dati e AI in valore misurabile? Come trovare i dati giusti e portarli “nell’azione”? E come integrarli in strategie data-driven e perseguire l’innovazione? Sono queste le domande a cui cerca di dare una risposta il volume, che mostra con chiarezza come utilizzare l’intelligenza artificiale generativa in modo professionale (grazie a workflow, controlli, policy), impostare una roadmap sostenibile e governarla con ISO 56002 e UNI 11814. L’impianto teorico di riferimento è aggiornato, da VUCA a BANI, e molti sono gli strumenti pratici di immediata applicabilità – canvas, schede, checklist, mini-cruscotti e audit; tutto questo fa sì che il lettore trovi sia profondità (concetti, modelli, casi d’uso) sia utilità (template e KPI), per generare effetti concreti su pricing, customer experience e innovazione di prodotto e/o servizio. Un testo pensato per chi vuole passare dalla teoria all’esecuzione senza perdere di rigore, ideale per innovation manager, imprenditori e consulenti che vogliano progettare e decidere, collegando strategie e numeri, ridurre l’incertezza e scalare ciò che funziona.