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Prima parte: In the fast-paced world of sports betting and analytics, gaining access to accurate and up-to-date NFL (National Football League) results and odds data is crucial. Web scraping is a powerful technique that allows you to extract this valuable information from websites efficiently. In this introduction, we will explore how to leverage KNIME, an open-source, versatile, and no-code data analytics platform, to perform web scraping of NFL results and odds. Leggi tutto:  https://medium.com/low-code-for-advanced-data-science/scraping-nfl-data-with-knime-part-1-2f05ac9b0940 Seconda parte: Last time we saw how easy it is to use KNIME and XPath to scrape the results of an entire NFL season. [...] This time we will go one step further and scrape all available seasons. [...] We can see what seasons are available on the USA Today website. Now our task will be to select all the seasons one by one and execute the workflow we created in the last tutorial to save all the games with the...

L'intelligenza artificiale e la manipolazione operativa del mercato: gli orizzonti dell' High Frequency Trading verso un mercato sempre meno equilibrato e nuovi profili di responsabilità penale. Negli ultimi anni, il progressivo diffondersi dell’intelligenza artificiale nelle nostre vite, dall’ambito lavorativo a quello sociale, è divenuto un tema sempre più centrale, che sta suscitando grande attenzione, nonché accesi dibattiti, alimentati dall’entusiasmo di molti e dal timore dei più scettici, in merito all’utilizzo di tali tecnologie. ... Le applicazioni dell’intelligenza artificiale sono svariate e spaziano da automobili e mezzi a guida autonoma, a chat bot e smart home, all’automatizzazione di processi inerenti alla pipeline produttiva. Tra questi utilizzi, quello (forse) meno noto, ma di estremo rilievo, è il ricorso all’intelligenza artificiale nel settore dei mercati d’investimento . Leggi tutto: https://www.wired.it/article/intelligenza-artificiale-trading-finanza...

L’intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando il campo della sicurezza informatica grazie alla sua capacità di analizzare grandi insiemi di dati, identificare modelli e prevedere potenziali minacce. Le sue applicazioni spaziano dal rilevamento di codice open-source dannoso all’identificazione di attacchi informatici generati dall’AI. Tuttavia, la potenza dell’AI generativa è un’arma a doppio taglio, in quanto può essere sia una risorsa che una passività nella sicurezza informatica. Se da un lato può essere utilizzata per migliorare il rilevamento e la risposta alle minacce, dall’altro gli hacker possono sfruttare i contenuti generati dall’AI per lanciare attacchi sofisticati. Dato il suo potenziale impatto, l’AI generativa è diventata una preoccupazione primaria per i funzionari statunitensi, che ne stanno monitorando gli effetti sul panorama delle minacce informatiche. Leggi tutto:  https://www.riskmanagement360.it/cybersecurity/come-lai-generativa-sta-trasformando-la-...

Generative AI systems are already being used to write books, create graphic designs, assist medical practitioners, and are becoming increasingly capable. Ensuring these systems are developed and deployed responsibly requires carefully evaluating the potential ethical and social risks they may pose. In our new paper, we propose a three-layered framework for evaluating the social and ethical risks of AI systems. This framework includes evaluations of AI system capability, human interaction, and systemic impacts. Read more:  https://www.deepmind.com/blog/evaluating-social-and-ethical-risks-from-generative-ai Download the paper " Sociotechnical Safety Evaluation of Generative AI Systems "

Ideally, you live in a culture where good analysis identifying poor performance would be warmly welcomed as an opportunity to learn, an opportunity to change, and, for the bravest cultures, an opportunity to change leadership posture (or leaders). What's often a lot more common is to take the easy way out by sowing doubt, undertaking "rationalizations," and/or blaming data (not the performance!). Let me be emphatic: Scapegoating Data/Analysts is counter-productive. It is a heartbreaking reflection of culture and leadership. In my, more years than I care to admit, career scapegoating Data/Analysts is a feature of the company’s culture, not a bug. Read more:  https://www.kaushik.net/avinash/scapegoating-analysts-recognizing-preventing-a-bad-idea/

Uno degli aspetti più interessanti della data analytics è che salta sempre fuori qualcosa di nuovo da imparare. L'ultima scoperta (scrivo sempre da "novizio" della materia, non dimenticarlo per favore) è che anche le date (giorni, settimane, mesi e trimestri) hanno un loro standard. Il problema mi si è posto quando ho iniziato a scrivere le specifiche di aggregazione di alcuni dati che, da puntuali (sono raccolti ad ogni transazione, anche più volte al minuto), devono essere aggregati a livello giornaliero, settimanale ecc. per successive analisi: esiste un modo "più corretto" di indicare la data di un giorno? giornomeseanno ,  annomesegiorno ? o mesegiornoanno ? una settimana come si indica? e, ancora prima, come si calcola il numero della settimana in un anno? e il giorno della settimana? "lunedì" per i colleghi italiani ha chiaramente un senso (è il giorno più deprimente della settimana), ma per un collega indiano? Cercando una risposta a queste do...

Il Garante Privacy vara un decalogo per la realizzazione di servizi sanitari a livello nazionale attraverso sistemi di intelligenza artificiale (IA) . Trasparenza dei processi decisionali, decisioni automatizzate supervisionate dall’uomo, non discriminazione algoritmica: questi i tre principi cardine enucleati dall’Autorità sulla base del Regolamento e alla luce della giurisprudenza del Consiglio di Stato. In base alle indicazioni dell’Autorità, il paziente deve avere il diritto di conoscere, anche attraverso campagne di comunicazione, se esistono e quali sono i processi decisionali (ad esempio, in ambito clinico o di politica sanitaria) basati su trattamenti automatizzati effettuati attraverso strumenti di IA e di ricevere informazioni chiare sulla logica utilizzata per arrivare a quelle decisioni. Il processo decisionale dovrà prevedere una supervisione umana che consenta al personale sanitario di controllare, validare o smentire l’elaborazione effettuata dagli strumenti di IA. È opp...

Words play an important role when communicating with data because they help our graphs make sense to your audience. One place we can incorporate meaningful text is in the form of chart annotations that highlight key data points, explain trends, or add clarity to complex information. When we don’t use annotations, it often requires our audience to do unnecessary work to understand our graphs. Read more:  https://www.storytellingwithdata.com/blog/swdchallenge-annotate-it See also...