012. Privacy e (de)anonimizzazione

015. Open source e data (bias)

Nell'ultima puntata della prima stagione del nostro podcast, concludiamo la chiacchierata con Alessia Marcolini, parlando di come l'open source sia una componente sempre più rilevante anche in ambito machine learning, e di quanto sia difficile gestire dati per evitare bias e potenziali problemi etici.

014. AI per la salute predittiva

Alessia Marcolini è una Data Scientist che lavora per una startup trentina, ma che studia e vive in Olanda. Oggi con lei parliamo di bioinformatica, in particolare di deep learning e intelligenza artificiale applicati ad immagini mediche quali biopsie, risonanze magnetiche o radiografie.

013. Diritti digitali e regolamentazioni

Continuiamo la nostra chiacchierata con Andrea Gadotti affrontando il tema delle “big tech”: possono essere loro stesse ad auto-normarsi tramite tecnologie e approcci più privacy-preserving? Il GDPR ed iniziative simili in ambito Europeo possono essere la soluzione per regolamentare uno scenario sempre più complesso?

012. Privacy e (de)anonimizzazione

Con Andrea Gadotti, ricercatore in Computational Privacy all’Imperial College di Londra, parliamo delle tecniche usate per raccogliere e condividere dati personali in modo anonimo, e di come questo anonimato può essere compromesso. Capiamo come la differential privacy può aiutare a proteggere i nostri dati, perché il targeted advertising è il male e quali sono le prospettive per superare i cookie di terze parti.

011. Data Engineering a Spotify

Prosegue la nostra chiacchierata con Andrea Nardelli, Data Engineer a Spotify, che ci fa entrare nel suo "ufficio" di Stoccolma e ci svela qualche dettaglio su processi interni e stack tecnologici adottati dall'azienda.