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Il Big Bang dei Big Data · Caught in the Net
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Caught in the Net
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<p>© 2016. CC BY-SA 4.0 International </p>
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<a href="/" title="Home">Caught in the Net</a>
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<h1 class="post-title">Il Big Bang dei Big Data</h1>
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<span class="post-date">06 Apr 2015</span>
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<p>“Perche` sto puntando tutto sul deep learning? Perche’ sara` il nuovo Big Bang”</p>
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<p>Cosi` ha parlato il CEO di Nvidia Jensen Huang il 3 marzo scorso alla sua <a href="http://www.gputechconf.com/">GTC 2015</a>.<br>
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L’attenzione di Huang si e` concentrata sul deep learning e come le deep neural networks negli ultimi anni abbiano compiuto progressi impressionanti tali da superare il cervello umano nei test di analisi immagine.</p>
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<p>Molta della ricerca negli ultimi anni, in particolare dal 2012 ad oggi, si sta concentrando sul programmare algoritmi tali da consentire alle intelligenze artificiali di processare dati in maniera gerarchica e organizzata tramite l’apprendimento progressivo dei livelli di rappresentazione.<br>
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E` una scienza che acquista un’importanza fondamentale, anzi diventa un requisito necessario nel campo dei Big Data.</p>
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<a href="http://francescomecca.eu/wp-content/uploads/2015/08/gratis.png" style="margin-left:auto;margin-right:auto;"><img border="0" src="https://images-blogger-opensocial.googleusercontent.com/gadgets/proxy?url=http%3A%2F%2F2.bp.blogspot.com%2F-71lrlU3SeNo%2FVSGcwmXDJKI%2FAAAAAAAAAAc%2F8CVzgBBpV7Y%2Fs1600%2Fgratis.PNG&container=blogger&gadget=a&rewriteMime=image%2F*" /></a>
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gratis: il paradosso del Web 2.0
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<p>Come possono mantenersi in vita aziende come Google, Facebook, Twitter e moltissime altre che gratuitamente offrono agli utenti finali servizi?<br>
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I dati sono la risposta economica a: “Iscriviti, e’ gratis e lo sarà sempre” e lo sfruttamento di essi rende possibile le ricerche di marketing, la progettazione di gadget e sopratutto le previsioni a breve termine di trend economici, flessioni di mercato, insomma il futuro della societa’.</p>
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<p>I dati cosi` raccolti pero` nella maggior parte dei casi sono non organizzati e a risolvere questo dilemma interviene il deep learning che si occupa di gestire, ordinare ed integrare i dati provenienti dalle sorgenti analizzate. Perfezionare il deep learning significa poter integrare e comprendere ogni singolo flusso di dati all’interno del grande mare dei big data.</p>
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<p>Jensen continua il suo discorso affermando che: “Oggi c’e` una mole di dati troppo estesa per poter comprendere cosa stia accadendo. Un super computer grazie al deep learning potra` in futuro offrirci previsioni quanto piu` attendibili, previsioni che l’uomo non potrebbe nemmeno percepire. In futuro grazie a tutti i dispositivi connessi in internet avremo dati di qualsiasi genere. Anche quelli piu’ impensabili: in base ai dati raccolti potremo dire, per esempio, se in un determinato luogo si sta svolgendo una rapina od una sommossa.”</p>
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<p>Questa informazione per me rappresenta un lapsus ed e` l’aspetto piu` critico dei big data: l’abbattimento di ogni riservatezza personale tramite la concessione indiscriminata di dati abbatte ogni limite alla possibilita` di tecnocontrollo sul presente e sul futuro.</p>
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<p><a href="https://hbr.org/2014/11/with-big-data-comes-big-responsibility">With Big Data Comes Big Responsibility</a> afferma l’Harvard Business Center; ma davvero tutti i nostri dati generati dalle nostre attivita’ in rete sono esclusivamente proprieta` dei giganti del Web? E’ giusto che anche le nostre attivita` al di fuori del Web, come i nostri <a href="http://www.bloomberg.com/bw/articles/2013-08-08/your-medical-records-are-for-sale">registri medici</a> siano venduti e sfruttati commercialmente o a fini di controllo sociale? </p>
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<a class="owner-name truncate" href="https://www.flickr.com/photos/adactio/" title="Go to Jeremy Keith's photostream">Jeremy Keith</a>
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<p>E` inutile chiedere regolamentazione ai governi che purtroppo sembrano ignorare le implicazioni etiche di queste pratiche oppressive, anzi in alcuni casi le sfruttano in proprio favore. E` utopico pensare di poter convincere le aziende a rinunciare a questi dati che rappresentano la loro linfa vitale.</p>
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<p>La via di uscita sembra essere una sola, anche se poco desiderabile: <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Opt-out">l’opt out</a> ovvero la rinuncia consapevole da parte dell’utente al servizio.</p>
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Francesco Mecca
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<!--Capire il Machine Learning (parte 1)-->
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<!--<small>10 Nov 2016</small>-->
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<!--A short talk about cryptography at the Berkman Klein Center-->
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