Regressione verso la media (dell’AI): perché i risultati mediocri sono colpa nostra, non sua.

Regressione verso la media (dell’AI): perché i risultati mediocri sono colpa nostra, non sua.Tutti parlano di intelligenza artificiale.Molti la usano.Pochi la capiscono davvero.Oggi parliamo di un fenomeno che vediamo ogni giorno:l’appiattimento dei risultati generati dall’AI.Testi tutti uguali. Idee già viste. Codici banali.Ma siamo sicuri che sia colpa dell’intelligenza artificiale?O forse è colpa nostra — e del modo in cui la usiamo?In questa puntata analizziamo perché ChatGPT e gli altri LLM (Large Language Models) tendono a produrre risposte “medie”, e cosa possiamo fare per uscirne.Scopriremo insieme: come funzionano davvero i modelli linguistici (spoiler: non “pensano”, calcolano probabilità)perché rispondono in modo generico e come il Prompt Engineering può trasformare un output mediocre in un risultato utile, preciso e “tailor-made”.Parliamo anche del nuovo webinar verticali di Dati 365: tecniche di Prompt Engineering,con un ospite d’eccezione:Giuseppe Ranieri, Data Scientist certificato Hugging Face e AI Strategist.Insieme parleremo di:⚙️ cosa sono token e RAG🧠 come funzionano i LLM🪄 e come scrivere prompt efficaci per ottenere risultati concreti e professionali.📅 Quando: sabato 11 ottobre – ore 10:30💻 Dove: https://dai-dati-alla-bi-393157.socialacademy.com/courses/webinar-dal-dato-alla-decisione-copia/product_page📦 Replay e slide: disponibili dopo la direttaCi vediamo sabato!