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Come spiegare le decisioni dell’AI: tecniche di attribuzione e casi reali

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L’AI generativa ha reso i modelli più potenti ma anche più opachi: cresce l’esigenza di capire su quali segnali si basano le decisioni. Le tecniche di Explainable AI stimano il peso delle feature e lo rendono visibile con mappe e grafici, utili per validare risultati e individuare bias

Pubblicato il 12 gen 2026
Giuseppe Ferrigno

Cybersecurity Consultant

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Interpretare i modelli di AI significa capire quali segnali dell’input guidano una previsione e, sempre più spesso, come l’informazione viene trasformata dentro reti profonde e LLM.

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Giuseppe Ferrigno
Cybersecurity Consultant

Cybersecurity Consultant, Project Management Professional, esperienza pluridecennale in management e gestione di organizzazioni di delivery complesse, in ambito ICT.

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