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Ma quanto costa la Generative AI? E cosa c'è "sotto al cofano", tra GPU e scienziati? Lezioni da Llama 3
Perché la competizione sui "foundational models" è un gioco per pochi... e cosa possono fare tutti gli altri
Apr 23
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Alberto Danese
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March 2024
Quanto deve "rimanere tecnico" un Data & AI Manager?
Il dilemma più comune per qualsiasi leader di team tecnici, nel mondo Dati & AI e non solo
Mar 11
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February 2024
Kaggle: ne vale la pena? E cosa si impara davvero?
La mia esperienza diretta, da appassionato, competitor, ma non "addict"
Feb 9
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January 2024
Dalla cultura hacker al mondo enterprise: 10 "regole" da sapere!
Un condensato di saggezza, tra il serio e il faceto
Jan 15
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December 2023
3 idee a cui non credo sulla Generative AI... e qualche scommessa sul futuro!
Riflessioni a 12 mesi dall'esplosione della GenAI
Dec 19, 2023
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November 2023
Ctrl+Z: OpenAI e Sam Altman, il più grande "undo" della storia recente... o forse no
Una vicenda da manuale di leadership applicata al mondo delle startup
Nov 28, 2023
•
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October 2023
25.000 citazioni valgono qualcosa? La fine di SMOTE
E cosa possiamo imparare da casi come questo
Oct 25, 2023
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September 2023
Adversarial Validation: da Kaggle al Machine Learning in produzione
Una tecnica semplice, utile e per qualche motivo poco nota alla maggior parte dei data scientists
Sep 28, 2023
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Il curioso caso Orosz vs. McKinsey. Come misurare gli sviluppatori e... una riflessione sull'autorevolezza
Una polemica tanto vivace, quanto istruttiva
Sep 13, 2023
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August 2023
Dati e Software: più che petrolio... vino! È l'invecchiamento che fa la differenza
Somiglianze e differenze tra mondo dei dati e mondo applicativo
Aug 23, 2023
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July 2023
Mentire con dati veri - Parte 3: Simpson nella vita di tutti i giorni (Edward, non Homer)
Un paradosso con implicazioni non banali
Jul 26, 2023
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June 2023
Disincentivi manageriali: headcount e carriera vs. efficienza e competenza
Come ambizione e obiettivi distorti possono portare a risultati indesiderati
Jun 26, 2023
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