domenica 4 ottobre 2026

📚🧬⚙️💻 Nell'office automation l'efficienza non basta

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#officeAutomation #Produttività #Efficienza #Efficacia #Motivazione #DigitalTransformation #Organizzazione #LifelongLearning #TateoBlog #TILLL

Contenuto tratto dalla Knowledge Base:
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... ⚙️ Tecnologia > 💻 Informatica > EI > 7 > 2. L'informatica nel lavoro di ufficio

L’
automazione d'ufficio (office automation) potrebbe sembrare, a prima vista, una semplice questione di efficienza: fare più operazioni in meno tempo, ridurre gli errori, utilizzare meno risorse. Ma nel lavoro d’ufficio il problema è più complesso.


“... bisognerà tenere opportunamente conto del fatto che la produttività del lavoro di trattamento informazioni non è tanto questione di efficienza nell'eseguire certe procedure quanto piuttosto di continua verifica della congruenza di ciò che si fa con gli obiettivi della organizzazione di cui si è parte, e quindi, come si usa dire, di efficacia; quest'ultima non può non essere fortemente condizionata da fattori quali la motivazione personale, l’ambiente nel quale il lavoro si svolge, il tenore dei rapporti interpersonali, ecc.”

(Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) - 7. Informatica e Società (IS), Gruppo Editoriale Jackson, cap. 2 “L’informatica nel lavoro di ufficio”, p. 14)[1][2]

La distinzione tra efficienza ed efficacia è fondamentale. Un processo può essere eseguito rapidamente e tuttavia produrre un risultato poco utile rispetto agli obiettivi dell’organizzazione.

La citazione introduce inoltre una dimensione spesso trascurata nei progetti tecnologici: la motivazione e la qualità delle relazioni. Un sistema informatico può essere tecnicamente eccellente, ma fallire se le persone non comprendono perché utilizzarlo, non lo condividono o lavorano in un ambiente organizzativo problematico. [3][4]

Qui l’informatica incontra psicologia del lavoro, organizzazione aziendale e management. Ed emerge una domanda ancora attuale: quando misuriamo la performance di un sistema digitale, stiamo misurando davvero ciò che conta?[3]

🔍 Approfondimenti consigliati:

Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), risorse disponibili sul Web (🌐) e contenuti della piattaforma TILLL (♾️), utili per approfondire gli argomenti trattati. 

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Questo contenuto è un estratto della Knowledge Base del progetto Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL), dedicato all'apprendimento continuo, all'interdisciplinarità e alla condivisione della conoscenza.
Tratto dall'articolo LT.5.3 – ♻️ v.2  05/10/2026
© 2026 Giovanni Battista Tateo | TILLL

sabato 3 ottobre 2026

♾️ Contaminazione carta-schermo

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#contamination #heterogeneous #interdisciplinarity #hybrid #web20 #LifelongLeraning #readings #TateoBlog #TILLL

Contenuto tratto dalla Knowledge Base:
♾️ TILLL > 🏠 Home >  Il progetto (TB.0)  >  §5. Contaminazione carta-schermo

Nel mio progetto di Lifelong Learning, il principio della contaminazione non si limita all'integrazione di saperi e competenze appartenenti ad ambiti disciplinari diversi, ma si estende anche agli strumenti e alle modalità con cui acquisiamo e condividiamo la conoscenza. In questa prospettiva, il rapporto tra carta e schermo, ossia tra analogico e digitale, rappresenta un'ulteriore opportunità di contaminazione positiva. Non si tratta di stabilire quale dei due approcci sia “migliore”, ma di integrarli, valorizzando ciò che il libro fisico offre in termini di concentrazione e approfondimento e le possibilità di accesso, ricerca e condivisione del web. Il termine contaminazione, comunemente associato a un fenomeno negativo o dannoso, assume qui un significato positivo: descrive l'incontro sinergico tra approcci differenti, ma validi e complementari, capaci di arricchirsi reciprocamente e di favorire un'esperienza di apprendimento più completa. [0][1][2][3][4][9]

~ 

La soluzione non consiste quindi nel contrapporre carta e schermo, ma nel comprenderne le diverse caratteristiche e nell’alternarle consapevolmente. La ricerca non mostra una superiorità assoluta: gli effetti sulla comprensione dipendono anche dal tipo di testo, dal contesto e dalle condizioni di lettura. Per questo, la contaminazione diventa un metodo: rallentare quando serve concentrazione e approfondimento; accelerare quando occorrono ricerca, confronto, verifica, aggiornamento e condivisione. [0][5][6]

"Resto solo, e penetro fra le pagine del libro.
Questa è la sensazione che più amo in assoluto."
(Haruki Murakami, Kafka sulla spiaggia)

La frase di Haruki Murakami, all'interno el romanzo "Kafka sulla spiaggia", restituisce qualcosa che nessuna descrizione tecnica può sostituire: il piacere di abbandonarsi alla lettura di un libro fisico, di isolarsi per un momento dal flusso delle sollecitazioni esterne e lasciarsi accompagnare dalle pagine. La materialità del libro — aprirlo, sfogliarlo, annotarlo — diventa parte dell’esperienza di apprendimento. [7][10]

~~ 

Per questo, anche se TILLL è un laboratorio digitale e il web 2.0 ne costituisce l’ambiente di condivisione, il mio programma personale di Lifelong Learning mantiene uno spazio deliberato per libri e riviste cartacee. Quando il digitale disperde l’attenzione, torno alla carta; quando la carta rischia di isolare la riflessione, torno alla rete per verificare, ampliare e condividere. Non una scelta tra due mondi, dunque, ma la loro contaminazione. [0][1][3][9]


🔍 Approfondimenti consigliati:

Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), a risorse disponibili sul Web (🌐), ed a contenuti della piattaforma TILLL (♾️), che ti consiglio di utilizzare per approfondire gli argomenti trattati.
  • [0] ♾️ Contaminazione carta-schermo; 👉 Il progetto di Apprendimento Continuo Interdisciplinare https://tateoblog.blogspot.com/p/tb0-interdisciplinary-lifelong-learning.html (♾️TB.0-§5): I princìpi alla base della filosofia dell’apprendimento continuo (Lifelong Learning), come per esempio la contaminazione dei saperi e la condivisione della conoscenza, che io ho sposato per rimanere aggiornato su una serie di competenze che sono ritenute strategiche per il futuro.
  • [1] ♾️ Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning (TILLL) home page; 👉 https://tateoblog.blogspot.com/p/tilll.html (♾️TB) : Principi fondanti del progetto TILLL: ricerca, interdisciplinarità, Lifelong Learning.
  • [2] ♾️ 🤝Contaminazione come competenza trasversale; 👉 Le competenze trasversali (Soft Skills) https://tateoblog.blogspot.com/p/tateo-blog-competenze-qualita-personali.html (🏆WS.2-§15): Capacità di spaziare fra discipline e saperi diversi, definendo la contaminazione disciplinare come interdisciplinarietà nell'ambito della formazione e delle competenze trasversali.
  • [3] ♾️ Le mie letture preferite; 👉 https://tateoblog.blogspot.com/p/my-books-list.html (📚LT) : Contaminazione applicata ai generi del sapere e della lettura: l'articolo collega la varietà delle letture al principio del Lifelong Learning interdisciplinare e alla necessità di mantenere un equilibrio fra formazione tecnica e dimensione umanistica.
  • [4] 📖 Giulio Xhaet, #Contaminati. Connessione tra discipline, saperi e culture; Hoepli 2020; Paragrafo : Tracce.  Interpretazione della contaminazione come capacità di muoversi tra discipline, saperi e culture differenti, rapporto fra tecnica e umanesimo.
  • [5] 🌐 Delgado, Vargas, Ackerman, Salmerón, “Don't throw away your printed books”; 👉 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1747938X18300101 : Meta-analisi di 54 studi/condizioni sperimentali: evidenzia un vantaggio della carta in determinate condizioni di comprensione, ma mostra anche il ruolo di variabili come tempo e genere testuale.
  • [6] 🌐 Yifan Li, Lingling Yan; “Which reading comprehension is better? A meta-analysis of the effect of paper versus digital reading in recent 20 years” (2024) ; 👉https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772503024000288, Analisi più recente di 37 studi: non rileva una differenza complessiva significativa tra carta e digitale e sottolinea che i due supporti presentano vantaggi e svantaggi, risultando complementari.
  • [7] 📖 Haruki Murakami, Kafka sulla spiaggia.
  • [9] ♾️ Il paradigma dinamico del Web 2.0; 👉https://tateoblog.blogspot.com/p/sm3-il-paradigma-dinamico-del-web-20.html  (💬SM.3)
  • [10] ♾️ Kafka sulla spiaggia, di Haruki Murakami; 👉 https://tateoblog.blogspot.com/2013/08/haruki-murakami-kafka-sulla-spiaggia.html (📚LT.1.5).
  • [11] 📖 Maryanne Wolf, Lettore, vieni a casa. Il cervello che legge in un mondo digitale, Ed. Vita e Pensiero, 2018; in particolare Lettera III — “La lettura profonda. È in pericolo?” e Lettera VIII — “Costruire un cervello bi-alfabetizzato”.
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Questo contenuto è un estratto della Knowledge Base del progetto Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL), dedicato all'apprendimento continuo, all'interdisciplinarità e alla condivisione della conoscenza.
Tratto dall'articolo TB.0 – ♻️ v.2.3 04/10/2026 
© 2026 Giovanni Battista Tateo | TILLL

venerdì 2 ottobre 2026

🧩💡Dall'idea casuale all'innovazione sistematica

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#Innovation #ProblemSolving #TRIZ #SciFi #Altshuller #TateoBlog #TILLL

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Come si può affrontare un problema difficile senza affidarsi esclusivamente all'intuizione o al tentativo e all'errore? È questa la domanda da cui nasce TRIZ, la Teoria della Risoluzione dei Problemi Inventivi [1][2][3][8].

La teoria fu sviluppata a partire dal 1946 dall'ingegnere e inventore sovietico Genrich Saulovich Altshuller (1926–1998), che studiò sistematicamente brevetti e soluzioni inventive alla ricerca di schemi ricorrenti. Una curiosità significativa è che Altshuller iniziò a occuparsi di questa ricerca giovanissimo: a 17 anni ottenne il primo brevetto e, nel dopoguerra, trasformò progressivamente la propria attività dall'invenzione allo studio del come si inventa. Fu anche scrittore di fantascienza con lo pseudonimo Henry Altov [5][9].

L'idea fondamentale è che molti problemi apparentemente diversi possano essere ricondotti a strutture di problema e principi di soluzione ricorrenti.[3][8]

🔍 Approfondimenti consigliati:
Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), risorse disponibili sul Web (🌐) e contenuti della piattaforma TILLL (♾️), utili per approfondire gli argomenti trattati. 

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Questo contenuto è un estratto della Knowledge Base del progetto Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL), dedicato all'apprendimento continuo, all'interdisciplinarità e alla condivisione della conoscenza. 
Tratto dall'articolo PS.5.3.§1 -- ♻️ v3.1 02/10/2026
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giovedì 1 ottobre 2026

📚🚀🔥 La distruzione della conoscenza

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#readings #SciFi #dystopian #Bradbury #Fahrenheit451 #lifelongLearning #blog #criticalThinking #socialNetworking #softSkills #TateoBlog #TILLL

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“I libri saltavano, danzando come uccelli arrostiti, le ali accese di piume rosse e gialle.“

(Fahrenheit 451, Ray Bradbury, Parte terza: “Divampante fulgore”, p. 112)


Quando Montag incendia i libri nascosti nella propria casa, non distrugge soltanto carta e inchiostro. Spezza un incontro capace di attraversare il tempo: quello tra l’autore, che affida alla pagina un’esperienza o un’idea, e il lettore, che la interpreta e le attribuisce un nuovo significato. Ogni libro cancellato elimina quindi non una sola voce, ma tutte le relazioni future che quella voce avrebbe potuto generare. La perdita del patrimonio documentario impoverisce la memoria collettiva e limita la creazione e la condivisione di nuova conoscenza[1][6].

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Nell’era digitale il pericolo non coincide soltanto con il fuoco. La disponibilità apparentemente illimitata di contenuti può creare l’illusione che tutto sia automaticamente conservato. In realtà, risorse digitali non documentate, non aggiornate o affidate a formati e piattaforme effimeri possono diventare inaccessibili[1].

Documentare significa trasformare un’esperienza individuale in una traccia comprensibile, verificabile e riutilizzabile; condividerla permette ad altri di metterla alla prova, collegarla ad altre idee e farla evolvere. È questo uno dei principi del mio progetto di lifelong learning: rendere visibile il percorso di apprendimento continuo attraverso il blog e i social network, affinché la conoscenza non rimanga isolata, ma diventi l’inizio di nuovi confronti. L’apprendimento permanente comprende infatti anche modalità informali, autodirette e sviluppate nelle comunità e negli ambienti online[2][7][8][9].

--- o ---

L’antidoto alla distruzione della conoscenza è dunque un processo: selezionare, contestualizzare, documentare, aggiornare e condividere. Tuttavia, nella sovrabbondanza informativa, conservare non basta. Occorrono attenzione per sottrarsi alla dispersione, comprensione del contesto per interpretare i contenuti e capacità critica per valutarne autenticità, validità e affidabilità che sono competenze trasversali che trasformano una massa di dati in conoscenza consapevole[3][10].

Oggi, quindi, la conoscenza non rischia di scomparire soltanto tra le fiamme, ma anche di perdersi nella sovrabbondanza di informazioni: ciò che è sempre disponibile non è necessariamente ciò a cui prestiamo attenzione, che comprendiamo nel suo contesto o che siamo capaci di valutare criticamente.

🔍 Approfondimenti consigliati:

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Tratto dall'articolo LT.4-§8 -- ♻️ v3.1 02/10/2026
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mercoledì 30 settembre 2026

🧠🕸️👁️ MobileNet: efficienza per Edge AI e dispositivi a risorse limitate

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#computerVision #edgeAI #mobileDevices #embedded #edgeComputing #CNN #MobileNet #Google #DepthwiseSeparableConvolution #IoT #TateoBlog #TILLL

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Molte applicazioni di Computer Vision richiedono che l'elaborazione delle immagini avvenga direttamente sul dispositivo che acquisisce i dati, senza dipendere da server remoti o infrastrutture cloud. [6][7]

Questo approccio, noto come Edge AI, consente di ridurre la latenza, limitare il traffico dati, aumentare l'affidabilità operativa e garantire il funzionamento anche in assenza di connettività. Tuttavia, smartphone, dispositivi embedded, sistemi industriali e piattaforme edge dispongono generalmente di capacità di calcolo, memoria e consumo energetico molto inferiori rispetto ai server utilizzati per l'addestramento dei modelli. Per questo motivo è necessario utilizzare architetture di reti neurali convoluzionali (Convolutional Neural Networks o brevemente CNN) progettate specificamente per offrire un buon compromesso tra accuratezza, velocità di esecuzione e requisiti hardware.[1][2][8][9][10][6]

Per raggiungere questo obiettivo, Google ha sviluppato MobileNet introducendo il concetto di Depthwise Separable Convolution, una tecnica che suddivide la convoluzione tradizionale in due operazioni più semplici e meno costose dal punto di vista computazionale. Questa soluzione consente di ridurre drasticamente il numero di parametri, le operazioni matematiche richieste e il consumo energetico, mantenendo al tempo stesso prestazioni competitive in numerosi problemi di classificazione delle immagini. [1][6]

A differenza di VGG, che privilegia semplicità architetturale ma richiede elevate risorse hardware, di DenseNet, che massimizza il riutilizzo delle informazioni tra i layer, di GoogLeNet/Inception, che ricerca efficienza attraverso percorsi convoluzionali multipli, di EfficientNet, che ottimizza simultaneamente profondità, larghezza e risoluzione, e di U-Net, progettata principalmente per la segmentazione semantica delle immagini, MobileNet nasce con l'obiettivo prioritario di essere eseguita direttamente su piattaforme Edge AI con vincoli severi di memoria, potenza di calcolo e consumo energetico.[1][2][6][8]

MobileNet è una famiglia di Convolutional Neural Networks (CNN) sviluppata da Google per applicazioni di visione artificiale eseguite su smartphone, sistemi embedded, dispositivi IoT e piattaforme Edge AI. [6][8][10][11]

Se dovessimo descrivere questa famiglia di reti neurali con una metafora, potremmo immaginarla come un ispettore agile e leggero, capace di svolgere il proprio lavoro con efficacia anche disponendo di strumenti limitati. Pur non raggiungendo necessariamente le massime prestazioni ottenibili da architetture più complesse e computazionalmente onerose, MobileNet rappresenta una delle soluzioni di riferimento quando il requisito principale è ottenere inferenze rapide ed efficienti direttamente a bordo macchina.[1][2][6].

🔍 Approfondimenti consigliati: 

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Tratto dall'articolo AI  ♻️v12  01/10/2026
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martedì 29 settembre 2026

📚🧬💡Quando la soluzione arriva da altrove

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#readings #science #technology #problemSolving #Innovation #Creativity #TRIZ #LifelongLearning #Interdisciplinarity #Contamination #Informatica #ComputerScience #TateoBlog #TILLL

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« Il livello di innovazione aumenta quando l'inventore si sposta al di fuori dei suoi normali campi di indagine. »

(Systematic Innovation: An Introduction to TRIZ, John Terninko, Alla Zusman e Boris Zlotin, Capitolo 1, p. 12) [1]


Una delle intuizioni più fertili di TRIZ riguarda il rapporto tra innovazione e distanza dal proprio campo di competenza. [5][2][6]

Quando affrontiamo un problema utilizzando esclusivamente gli strumenti che conosciamo, tendiamo naturalmente a cercare soluzioni all'interno dello stesso insieme di concetti. È un comportamento efficiente, ma può diventare limitante. La soluzione realmente innovativa potrebbe trovarsi in un'altra disciplina, in un'altra tecnologia o addirittura in un fenomeno apparentemente estraneo al problema. [7]

È qui che l'interdisciplinarità smette di essere semplicemente una forma di arricchimento culturale e diventa una vera strategia per generare innovazione. [3][9]

La storia della tecnologia offre continuamente esempi di idee nate dall'incontro tra domini differenti: la biologia può suggerire soluzioni all'ingegneria, l'informatica può trasformare discipline tradizionali, la matematica può fornire nuovi modelli alla fisica, mentre l'osservazione dei sistemi naturali può diventare fonte di principi progettuali. [8]

In questa prospettiva, imparare per tutta la vita (Lifelong Learning) significa anche costruire ponti tra conoscenze apparentemente lontane. [9]

È forse uno dei motivi per cui un laboratorio interdisciplinare può avere un ruolo particolare: non limitarsi ad accumulare conoscenze, ma creare le condizioni perché possano contaminarsi reciprocamente. [9]

La domanda da portarsi dietro è semplice: quando affrontiamo un problema, quanto spesso cerchiamo la soluzione proprio nel luogo in cui siamo abituati a cercarla? E cosa potrebbe accadere se, deliberatamente, uscissimo da quel perimetro? [7]


🔍 Approfondimenti consigliati:
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v. 3 -- 29/9/2026 · tratto dall' Articolo LT.5, Paragrafo §4.3.

© 2026 Giovanni Battista Tateo | TILLL


lunedì 28 settembre 2026

🧠 Valutazione dei criteri minimi di prestazione

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    #AI #ArtificialIntelligence #deepLearning #CNN #computerVision #classificatore #valutazione #TateoBlog #TILLL

    Contenuto tratto dalla Knowledge Base:
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    Al termine delle attività di addestramento e verifica è necessario stabilire se il classificatore possiede prestazioni sufficienti per essere utilizzato in esercizio. Lo scopo di questa fase è verificare che il modello soddisfi i requisiti prestazionali definiti per la specifica funzionalità di ispezione e che il livello di errore residuo sia compatibile con il rischio operativo accettabile.[1][2][5]

    Le prestazioni ottenute sul Test Set vengono confrontate con un insieme di criteri di accettazione definiti all'inizio del progetto. Tali criteri possono comprendere, a seconda dell'applicazione:

    valore minimo di Recall o Detection Rate (DR), al fine di garantire il rilevamento della maggior parte dei difetti; [1][2][5]

    • valore minimo di Precision, per limitare il numero di falsi allarmi; [1][2][5]
    • valore minimo di F1-Score, per garantire un adeguato compromesso tra Precision e Recall; [1][2][5]
    • valore massimo di False Positive Rate (FPR) o False Positives Per Unit (FPPU); [1][2]
    • assenza di differenze significative tra le prestazioni misurate sul Validation Set e quelle ottenute sul Test Set, quale indicatore della capacità di generalizzazione del modello e dell'assenza di fenomeni rilevanti di overfitting. [1][3]

    A titolo esemplificativo, un classificatore potrebbe essere considerato accettabile soltanto se soddisfa contemporaneamente condizioni quali:

    • Recall ≥ 95%; [2]
    • Precision ≥ 90%; [2]
    • F1-Score ≥ 92%; [2]
    • FPR ≤ 2%; [2]
    • differenza tra Recall ottenuta sul Validation Set e Recall ottenuta sul Test Set inferiore al 3%. [3]

    I valori effettivi dipendono naturalmente dai requisiti della specifica funzionalità di ispezione e dal livello di rischio associato agli errori di classificazione.

    Il risultato di questa fase consiste nella decisione di accettare oppure rigettare temporaneamente il classificatore.

    Se tutti i criteri di accettazione risultano soddisfatti, il processo iterativo può considerarsi concluso e il modello viene approvato per la successiva validazione sul campo o per l'integrazione nella pipeline applicativa.[1][5]

    Se invece anche uno soltanto dei requisiti non risulta soddisfatto, il ciclo di sviluppo non deve limitarsi all'acquisizione indiscriminata di nuove immagini. È necessario individuare la causa delle prestazioni insufficienti e definire le azioni correttive più efficaci.[1][4]

    🔍 Approfondimenti consigliati:

    Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), e risorse disponibili sul Web (🌐), utili per approfondire gli argomenti trattati.

    v3 -- 28/09/2026 18:13

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