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Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:03.47,0:00:06.76,Default,,0000,0000,0000,,A.I. - Intelligenza Artificiale - Dati: addestramento e distorsioni
Dialogue: 0,0:00:07.36,0:00:09.56,Default,,0000,0000,0000,,L'efficacia dell'apprendimento automatico dipende totalmente
Dialogue: 0,0:00:09.56,0:00:11.37,Default,,0000,0000,0000,,dalla bontà dei dati usati per l'addestramento.
Dialogue: 0,0:00:11.37,0:00:12.96,Default,,0000,0000,0000,,Quindi, è estremamente importante
Dialogue: 0,0:00:12.96,0:00:16.55,Default,,0000,0000,0000,,avere dati di alta qualità e in gran quantità.
Dialogue: 0,0:00:16.55,0:00:18.48,Default,,0000,0000,0000,,Ma se i dati sono così importanti,
Dialogue: 0,0:00:18.48,0:00:21.60,Default,,0000,0000,0000,,bisogna chiedersi da dove provengono i dati di addestramento?
Dialogue: 0,0:00:21.60,0:00:26.26,Default,,0000,0000,0000,,Spesso, i computer recuperano i dati da persone come me e te,
Dialogue: 0,0:00:26.26,0:00:28.32,Default,,0000,0000,0000,,senza sforzi particolari da parte nostra.
Dialogue: 0,0:00:28.32,0:00:29.80,Default,,0000,0000,0000,,Un servizio di video online
Dialogue: 0,0:00:29.80,0:00:31.53,Default,,0000,0000,0000,,può tenere traccia di ciò che guardi,
Dialogue: 0,0:00:31.53,0:00:33.83,Default,,0000,0000,0000,,riconoscendo dei modelli nei dati,
Dialogue: 0,0:00:33.83,0:00:36.78,Default,,0000,0000,0000,,per poterti consigliare altri video di tuo interesse.
Dialogue: 0,0:00:37.42,0:00:40.25,Default,,0000,0000,0000,,Altre volte, ti viene espressamente chiesto un aiuto:
Dialogue: 0,0:00:40.25,0:00:43.90,Default,,0000,0000,0000,,quando un sito web ti chiede di individuare\Ndei cartelli in alcune foto,
Dialogue: 0,0:00:43.90,0:00:46.53,Default,,0000,0000,0000,,stai fornendo dei dati per addestrare una macchina
Dialogue: 0,0:00:46.53,0:00:49.89,Default,,0000,0000,0000,,a capire cosa vede e forse in futuro a guidare.
Dialogue: 0,0:00:51.77,0:00:54.38,Default,,0000,0000,0000,,I ricercatori medici possono utilizzare immagini mediche
Dialogue: 0,0:00:54.38,0:00:55.68,Default,,0000,0000,0000,,come dati di addestramento
Dialogue: 0,0:00:55.68,0:00:57.24,Default,,0000,0000,0000,,per insegnare ai computer
Dialogue: 0,0:00:57.24,0:00:59.90,Default,,0000,0000,0000,,come riconoscere e diagnosticare le malattie.
Dialogue: 0,0:01:00.30,0:01:02.02,Default,,0000,0000,0000,,Il Machine Learning (apprendimento automatico)
Dialogue: 0,0:01:02.02,0:01:04.25,Default,,0000,0000,0000,,necessità di centinaia di migliaia di immagini
Dialogue: 0,0:01:04.25,0:01:07.78,Default,,0000,0000,0000,,e le indicazioni di un medico che sa cosa cercare,
Dialogue: 0,0:01:07.78,0:01:10.52,Default,,0000,0000,0000,,prima di poter identificare correttamente le malattie.
Dialogue: 0,0:01:10.52,0:01:12.66,Default,,0000,0000,0000,,Anche con migliaia di esempi,
Dialogue: 0,0:01:12.66,0:01:15.77,Default,,0000,0000,0000,,possono esserci dei problemi con le previsioni\Ndate dal computer.
Dialogue: 0,0:01:15.77,0:01:19.00,Default,,0000,0000,0000,,Se si raccolgono solo radiografie di uomini,
Dialogue: 0,0:01:19.00,0:01:21.88,Default,,0000,0000,0000,,le previsioni del computer funzionano solo per gli uomini.
Dialogue: 0,0:01:21.88,0:01:23.70,Default,,0000,0000,0000,,E potrebbe non riconoscere le malattie
Dialogue: 0,0:01:23.70,0:01:26.16,Default,,0000,0000,0000,,quando gli viene chiesto di diagnosticare\Nla radiografia di una donna.
Dialogue: 0,0:01:26.62,0:01:28.72,Default,,0000,0000,0000,,Questa carenza nei dati di addestramento
Dialogue: 0,0:01:28.72,0:01:31.07,Default,,0000,0000,0000,,crea una distorsione.
Dialogue: 0,0:01:31.07,0:01:33.29,Default,,0000,0000,0000,,I dati distorti favoriscono alcune cose
Dialogue: 0,0:01:33.29,0:01:36.20,Default,,0000,0000,0000,,e ne penalizzano o escludono altre.
Dialogue: 0,0:01:36.20,0:01:38.56,Default,,0000,0000,0000,,A seconda di come vengono raccolti i dati di addestramento,
Dialogue: 0,0:01:38.56,0:01:42.12,Default,,0000,0000,0000,,di chi li raccoglie e di come vengono forniti,
Dialogue: 0,0:01:42.12,0:01:44.27,Default,,0000,0000,0000,,c'è la possibilità che dei pregiudizi umani
Dialogue: 0,0:01:44.27,0:01:45.88,Default,,0000,0000,0000,,siano incorporati nei dati.
Dialogue: 0,0:01:45.88,0:01:48.13,Default,,0000,0000,0000,,Imparando da dati distorti,
Dialogue: 0,0:01:48.13,0:01:50.75,Default,,0000,0000,0000,,il computer potrebbe fare delle previsioni distorte,
Dialogue: 0,0:01:50.75,0:01:53.07,Default,,0000,0000,0000,,anche se chi si occupa dell'addestramento
Dialogue: 0,0:01:53.07,0:01:54.76,Default,,0000,0000,0000,,non ne è consapevole.
Dialogue: 0,0:01:54.76,0:01:56.73,Default,,0000,0000,0000,,Occorre analizzare i dati di addestramento
Dialogue: 0,0:01:56.73,0:01:58.50,Default,,0000,0000,0000,,e porsi due domande:
Dialogue: 0,0:01:58.50,0:02:01.49,Default,,0000,0000,0000,,Ci sono sufficienti dati per addestrare\Naccuratamente un computer?
Dialogue: 0,0:02:01.49,0:02:07.46,Default,,0000,0000,0000,,E questi dati rappresentano tutti i possibili scenari\Ned utenti senza parzialità o pregiudizi?
Dialogue: 0,0:02:07.46,0:02:09.57,Default,,0000,0000,0000,,Ed è qui che tu, come essere umano,
Dialogue: 0,0:02:09.57,0:02:11.16,Default,,0000,0000,0000,,svolgi un ruolo cruciale.
Dialogue: 0,0:02:11.16,0:02:14.32,Default,,0000,0000,0000,,Sta a te dare alla macchina dei dati imparziali.
Dialogue: 0,0:02:14.32,0:02:16.80,Default,,0000,0000,0000,,Ciò significa raccogliere un'infinità di esempi,
Dialogue: 0,0:02:16.80,0:02:19.07,Default,,0000,0000,0000,,da molte fonti differenti.
Dialogue: 0,0:02:19.07,0:02:22.15,Default,,0000,0000,0000,,Ricordati: quando scegli i dati per il Machine Learning,
Dialogue: 0,0:02:22.15,0:02:24.50,Default,,0000,0000,0000,,stai effettivamente programmando un algoritmo,
Dialogue: 0,0:02:24.50,0:02:27.10,Default,,0000,0000,0000,,usando i dati di addestramento invece del codice.
Dialogue: 0,0:02:27.10,0:02:30.18,Default,,0000,0000,0000,,I dati SONO il codice.
Dialogue: 0,0:02:30.18,0:02:34.40,Default,,0000,0000,0000,,Migliori sono i dati forniti, meglio il computer imparerà.