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r:rstudio:strumenti_ia_analisi_dei_dati

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r:rstudio:strumenti_ia_analisi_dei_dati [15/10/2025 05:24] – [Per gestire il processo di analisi] Agnese Vardanegar:rstudio:strumenti_ia_analisi_dei_dati [15/10/2025 05:32] (versione attuale) – [Uso programmatico: che vuol dire?] Agnese Vardanega
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 Com'è noto, questo significa che è possibile chiedere all’IA: "Crea uno script per calcolare la media di questa variabile" e l’IA fornirà il codice corrispondente. Com'è noto, questo significa che è possibile chiedere all’IA: "Crea uno script per calcolare la media di questa variabile" e l’IA fornirà il codice corrispondente.
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 +Le chat sono particolarmente utili **per il principiante**, che potrà porre **domande strutturate** ed ottenere le risposte, con un mix di [[r:scrittura_accademica:rmarkdown-basi|markdown]] e codice, immediatamente ri-utilizzabile.
  
 Nel contesto di un uso di base del codice, le chat possono essere usate non solo per generare il codice necessario, ma anche per Nel contesto di un uso di base del codice, le chat possono essere usate non solo per generare il codice necessario, ma anche per
  
-  * identificare errori sintattici o logici nel codice esistente e suggerire correzioni;+  * spiegare il codice e gli output; 
 +  * identificare errori e suggerire correzioni;
   * (ri)formattare lo //script// applicando convenzioni di stile, indentazioni e spaziature coerenti, rendendolo conforme agli standard (vedi [[r:concetti_di_base:regole_del_coding|]];   * (ri)formattare lo //script// applicando convenzioni di stile, indentazioni e spaziature coerenti, rendendolo conforme agli standard (vedi [[r:concetti_di_base:regole_del_coding|]];
-  *  generare documentazione per il codice, creando commenti, o chiedere spiegazioni (ad esempio: "che significa questo output?"; "che fa questo script?").+  *  generare documentazione e scrivere i commenti. 
  
-Le chat sono quindi particolarmente utili **per il principiante**, che potrà porre **domande strutturate** ed ottenere le risposte, con un mix di [[r:scrittura_accademica:rmarkdown-basi|markdown]] e codice, immediatamente ri-utilizzabile. 
    
 ===== Gli assistenti integrati per il codice ===== ===== Gli assistenti integrati per il codice =====
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 Esistono poi **assistenti IA integrati negli ambienti di sviluppo**, come //Codeion// (ora [[https://windsurf.com/|Windsurf]]), //[[https://github.com/features/copilot|GitHub Copilot]]//, o //[[https://codeassist.google/|Gemini Code Assist]]//, a cui è dedicata la pagina [[r:rstudio:ai-code-assistant|]] Esistono poi **assistenti IA integrati negli ambienti di sviluppo**, come //Codeion// (ora [[https://windsurf.com/|Windsurf]]), //[[https://github.com/features/copilot|GitHub Copilot]]//, o //[[https://codeassist.google/|Gemini Code Assist]]//, a cui è dedicata la pagina [[r:rstudio:ai-code-assistant|]]
  
-Assistono nella scrittura del codice, sono spesso "agentivi", eseguono cioè azioni complesse in modo autonomo ... ma evidentemente richiedono la conoscenza del codice delle IDE nelle quali sono integrati. +Assistono nella scrittura del codice, sono spesso "agentivi", eseguono cioè azioni complesse in modo autonomoma evidentemente richiedono la conoscenza tanto del codice quanto delle IDE nelle quali sono integrati.  
 + 
 +A volte sono collegati ad una chat anch'essa integrata, e quindi si riescono ad usare in maniera abbastanza intuitiva già ad un **livello intermedio** 
  
-A volte, mettono a disposizione le chat, quindi, per l'analisi dei dati, si iniziano ad usare abbastanza facilmente, dimostrandosi molto **utili già ad un livello intermedio**. 
  
 ===== Integrazione degli LLM tramite API ===== ===== Integrazione degli LLM tramite API =====
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 Si possono ad esempio inviare richieste per analizzare dati o eseguire operazioni di machine learning direttamente da R, e ricevere un output gestibile in R, senza dover passare attraverso un'interfaccia web, esportare o importare, o copia-incollare, file. Oppure, nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale, si può creare uno script R che invia dati a un LLM per l'analisi del sentiment, elabora la risposta dell'LLM e poi utilizza i risultati per generare grafici o report.  Si possono ad esempio inviare richieste per analizzare dati o eseguire operazioni di machine learning direttamente da R, e ricevere un output gestibile in R, senza dover passare attraverso un'interfaccia web, esportare o importare, o copia-incollare, file. Oppure, nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale, si può creare uno script R che invia dati a un LLM per l'analisi del sentiment, elabora la risposta dell'LLM e poi utilizza i risultati per generare grafici o report. 
  
-Questa capacità di **interazione diretta e automatizzata** apre, evidentemente, nuove frontiere per l'analisi dei dati, in particolare per l'elaborazione del linguaggio naturale in R.  
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-Apre però anche interrogativi importanti in merito alla "spiegabilità" dei risultati, e alla loro riproducibilità.  
  
 ==== Modelli generalisti, non app ==== ==== Modelli generalisti, non app ====

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r/rstudio/strumenti_ia_analisi_dei_dati.1760505854.txt.gz · Ultima modifica: 15/10/2025 05:24 da Agnese Vardanega