Tornano i meetup di DataScienceSeed con un tema molto critico per chi si occupa di data science e machine learning. In un mondo in cui sembra che i dati siano anche troppi, quando ci si confronta con problemi specifici si scopre che in realtà i dati necessari per avviare il progetto sono troppo pochi, troppo sparsi o magari non sono accessibili per motivi legali.
C’è chi ha fatto della soluzione di questo problema la sua missione: Luca Gilli, co-founder di Clearbox.AI, ci aiuterà ad inquadrare il problema e ci guiderà nella soluzione mediante la generazione di dati sintetici. Clearbox AI è una startup che offre servizi AI ed in particolare di generazione di dati sintetici. Luca Ha conseguito un dottorato in matematica computazionale presso la Delft University of Technology. Ha lavorato per oltre 5 anni come consulente di ricerca e responsabile dello sviluppo software per una società di consulenza nei Paesi Bassi, servendo clienti da tutto il mondo. L’esperienza di Luca risiede nella quantificazione dell’incertezza, nell’intelligenza artificiale generativa e nella validazione dei modelli ML.
Al talk seguirà il consueto spazio per domande e risposte e dall’immancabile rinfresco a base di focaccia, e l’evento sarà registrato e disponibile online pochi giorni dopo, sul nostro canale YouTube.
Dati Sintetici: Generazione, Applicazioni e Opportunità
I dati sintetici stanno trasformando il modo di lavorare con i dati, offrendo soluzioni innovative a problemi di privacy, bias e scarsità di dati. In questo talk esploreremo come si creano, sia da zero che partendo da dati reali, utilizzando tecniche avanzate come i modelli generativi (GAN, VAE e diffusion models).
Analizzeremo le loro applicazioni pratiche, come la creazione di sandbox sicure, il testing di software, la data augmentation e l’analisi di bias e fairness nei modelli di machine learning. Infine, discuteremo le sfide legate alla qualità e rappresentatività dei dati sintetici e come integrarli efficacemente nei progetti di data science.