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Fine-Tuning e qualità dei dati AI, tutte le strategie per le imprese

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Il Fine-Tuning dei modelli di intelligenza artificiale richiede dataset completi, coerenti e bilanciati: la qualità dei dati AI diventa fattore decisivo per migliorare accuratezza, ridurre costi e garantire conformità etica

Pubblicato il 6 ott 2025
qualita_dei_dati_ai_agendadigitale; Business Intelligence per la PA
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Il Fine-Tuning dei modelli di intelligenza artificiale rappresenta una delle direttrici più rilevanti nello sviluppo di applicazioni capaci di adattarsi a compiti specifici. L’argomento è stato approfondito da Nancy Paviglianiti, Manager Data Scientist di Data Reply, durante l’Artificial Intelligence Talk organizzato dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano. Al centro della presentazione, il legame tra la personalizzazione dei modelli e la qualità dei dati AI, condizione indispensabile per ottenere benefici concreti in termini di accuratezza, efficienza e controllo dei costi.

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Mattia Lanzarone
Giornalista
Appassionato di videogiochi, musica e cultura digitale, ho sempre vissuto la tecnologia prima di tutto come spazio di scoperta e immaginazione. Dopo la laurea in Scienze Umanistiche per la Comunicazione all’Università degli Studi di Milano e un master in Editoria e Produzione Musicale e Audiovisiva alla Scuola di Comunicazione IULM, mi sono dedicato alla creazione di contenuti e alla definizione del linguaggio di progetti innovativi. Ho lavorato su tone of voice e brand book per esperienze tecnologiche come Futura by Plenitude, affiancando brand e istituzioni nella narrazione di percorsi immersivi e digitali.

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