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 To enhance my skills in applying data science concepts and tools, I create small projects for myself, emphasizing a hands-on learning approach. One such project was the development of a football prediction model, which evolved into an accumulation of several smaller projects. For all these projects, I utilize KNIME, a low-code, no-code data science platform. KNIME offers a combination of standard KNIME nodes by default and the ability to incorporate code (Python/R/Java) when necessary, making it my go-to solution. Additionally, KNIME Analytics Platform is available at no cost. You can download it for free here. Among these projects, the one that provided me with the most enjoyment (although I wish it brought me money) involves predicting the outcome of football matches without the need for coding. Read more:  https://medium.com/low-code-for-advanced-data-science/can-i-predict-the-outcome-of-a-football-match-and-make-money-ec9996d3092f

 Have you ever felt overwhelmed when you open an overflowing, unorganized closet or enter a crowded room? It’s a common reaction when you receive too much visual input at once. We often experience this same uncomfortable feeling when presented with too much information in a graph. Consider the following dual y-axis chart and take note of how it makes you feel. [image] You may be confused and overwhelmed at first. Dual-axis graphs like this are inherently challenging. Whether you call them dual-axis graphs, combo charts, or secondary y-axis graphs, they always demand extra effort from a reader to figure out which data series to read against which vertical axis.  Read more:  https://www.storytellingwithdata.com/blog/declutter-a-dual-y-axis-chart

The Digital Economy and Society Index (DESI) summarises indicators on Europe’s digital performance and tracks the progress of EU countries. The European Commission has been monitoring Member States’ digital progress through the Digital Economy and Society Index (DESI) reports since 2014. Each year, DESI includes country profiles which support Member States in identifying areas requiring priority action as well as thematic chapters offering a European-level analysis across key digital areas, essential for underpinning policy decisions. The DESI 2022 reports are based mainly on 2021 data and tracks the progress made in EU Member States in digital. During the COVID-19 pandemic, Member States have been advancing in their digitalisation efforts but still struggle to close the gaps in digital skills, the digital transformation of SMEs, and the roll-out of advanced 5G networks. The EU has put on the table significant resources to support the digital transformation. EUR 127 billion are...

Sono pochi in Italia i ricercatori che si occupano di intelligenza artificiale (Ia), etica e diritto. Tra questi c’è Francesca Lagioia, ricercatrice presso i dipartimenti di legge e di ingegneria dell’università di Bologna e presso l’European university institute, centro di ricerca della comunità europea. Incontrarla è una magnifica occasione per capire qualcosa in più degli sviluppi dell’Ia, dei rischi che questi comportano, delle norme e delle cautele che, da questi rischi, dovrebbero proteggerci. Leggi tutto: https://www.internazionale.it/opinione/annamaria-testa/2023/06/17/limiti-rischi-intelligenza-artificiale

 Una definizione per l’espressione Sports Analytics potrebbe essere “la gestione di dati strutturati storicamente, l’applicazione di modelli analitici predittivi che utilizzano tali dati e l’uso dei sistemi di informazione per informare i decision makers e metterli nelle condizioni di aiutare l’organizzazione a ottenere vantaggio competitivo sul campo di gioco”. Tale definizione, però, risulta parziale e in qualche modo inutile, poiché non tiene conto di quanti siano gli aspetti e i dipartimenti di un’organizzazione sportiva che possono essere influenzati dall’utilizzo dei dati e delle analytics, oltre ai decision makers. Leggi tutto:  https://www.culturedigitali.org/analytics-e-sport-dati-prestazioni-sportive/

Claude o ChatGPT? Nell’universo in moto perpetuo dell’intelligenza artificiale non c'è pace. E bastano poche settimane per rendere obsoleta una tecnologia che ci aveva lasciato a bocca aperta. Proprio quello che potrebbe succedere (il condizionale è d’obbligo) a ChatGPT, insediata da un nuovo, temibile, concorrente. Che non è Bard di Google. Il suo nome è Claude, ed è un potente chatbot creato da Anthropic, società fondata da Dario e Daniela Amodei, due fratelli italo-americani di San Francisco, che hanno lavorato in OpenAI fino all'inizio del 2021. Il nuovo arrivato, che in realtà non è ancora arrivato in quanto disponibile solo su richiesta, ha sorprendenti capacità linguistiche e non solo, come abbiamo scoperto durante la nostra prova. Leggi tutto:  https://www.wired.it/article/claude-vs-chatgpt/

La tecnologia alla base di ChatGpt ha un potenziale che va ben al di là delle semplici conversazioni. Linxi "Jim" Fan, un ricercatore di intelligenza artificiale (Ai) che lavora per Nvidia, ha escogitato con alcuni colleghi un modo per sfruttare il potente modello linguistico Gpt-4 – ovvero il "cervello" alla base del chabot di OpenAi e di un numero crescente di altre applicazioni e servizi – all'interno di Minecraft. Il team di Nvidia – che comprendeva anche Anima Anandkumar, direttrice dell'apprendimento automatico dell'azienda e professoressa del California Institute of Technology – ha creato un bot chiamato Voyager, che utilizza Gpt-4 per risolvere problemi all'interno del popolare videogioco. Il modello linguistico genera obiettivi che aiutano l'agente a esplorare il gioco, oltre a del codice che migliora l'abilità del bot nel corso del tempo. Leggi tutto:  https://www.wired.it/article/minecraft-bot-intelligenza-artificiale-voyager/

Il processo di gestione del rischio nella supply chain, combinato con l’AI, può fornire un tangibile aiuto nell’individuare le aree a maggior propensione al rischio, analizzarle sulla base dei dati raccolti e consentire di agire per contenere le situazioni sfavorevoli, magari anticipando il materializzarsi dell’evento Leggi tutto:  https://www.riskmanagement360.it/analisti-ed-esperti/supply-chain-risk-come-puo-essere-mitigato-dallintelligenza-artificiale/

A chatbot may not take your job—but it will almost certainly change it. Here’s how to start thinking about putting gen AI to work for you. Generative AI: It’s powerful. It’s accessible. And it’s poised to change the way we work. On this episode of the McKinsey Talks Talent podcast, talent leaders Bryan Hancock and Bill Schaninger talk with McKinsey Technology Council chair Lareina Yee and global editorial director Lucia Rahilly about the promise and pitfalls of using gen AI in HR—from recruiting to performance management to chatbot-enabled professional growth. An edited version of their discussion follows. Listen to the podcast (or download the article):  https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/generative-ai-and-the-future-of-hr