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Il detto “Garbage IN Garbage OUT" degli anni 60 è del tutto superato.
La qualità dei dati, definita in ISO nel 2008, supera il problema consentendo di individuarla e correggerla.
Inoltre gli algoritmi dell'Intelligenza Artificiale sono in grado di trattare i dati con riconoscimenti semantici non prevedibili in quegli anni. Anzi gli stessi algoritmi imparano dai dati.
L'importanza della qualità dei dati iniziale ha comunque un ruolo cruciale, anche considerando nuovi fattori quale la provenienza dei dati. Inoltre alla qualità dei dati individuali (ISO/IEC 25012 Data quality model) si affianca con l'IA la qualità dei dataset (ISO/IEC 5259-2 Data quality measures)
Nella lezione si potrà anche tener conto di altri modelli e approcci, quale Dama, Common and quality criteria, ecc.
Un link interessante: https://www.unite.ai/it/spazzatura-nella-spazzatura-il-ruolo-cruciale-della-qualità-dei-dati-in-AI/