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Micro-lezione visuale · Tappa 10 di 10 · 7–9 minuti
Il muro e la partita
Su quali casi si misura davvero se una macchina è brava — e perché un numero solo non basta mai.
Ultima tappa del percorso. Le nove precedenti spiegano come una di queste macchine è fatta e come impara. Questa serve a una cosa diversa e più utile: giudicarla. È anche l'unica che si può usare senza sapere niente di ciò che c'è dentro, ed è quella che vale la pena portarsi in una riunione.
Quattro domande da portarsi via
Che cosa chiedere, quando qualcuno vi mostra un numero.
Se di tutto il percorso resta solo questa pagina, resta la parte che serve in una riunione. Davanti a una percentuale che dovrebbe convincervi, le domande sono quattro.
Su quali casi è misurata? Se sugli stessi con cui il sistema è stato costruito, il numero non dice niente. Quel materiale era davvero mai stato visto? Anche un collaudo onesto si logora, se lo si è consultato cento volte per scegliere la versione migliore. Come si distribuisce l'errore? Un buon risultato complessivo può nascondere un disastro sui casi rari, che spesso sono quelli che contano. E i casi rari quali sono? Se nessuno sa rispondere, il perimetro di affidabilità non è stato definito.
Nessuna di queste domande richiede di sapere come è fatto il modello. Richiedono solo di ricordare che si giudica sulla partita, non sul muro.
Questa lezione raccoglie temi trasversali alla serie Neural networks di Grant Sanderson (3Blue1Brown), che resta il riferimento migliore per chi voglia poi affrontarne la matematica. Testi, esempi e diagrammi di questa pagina sono originali.