Gli elementi dell'apprendimento statistico. Data mining, inferenza e previsione

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Titolo	Gli elementi dell'apprendimento statistico. Data mining, inferenza e previsione
Autori	Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman
argomento	Veterinaria Statistica
Editore	Piccin-Nuova Libraria
Formato	Libro
Pagine	750
Pubblicazione	2025
ISBN	9788829932726
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Descrizione

Quando l’Editore Dr. Nicola Piccin ci ha proposto la traduzione italiana del testo originale The Elements of Statistical Learning di Hastie, Tibshirani e Friedman, in continuità con il nostro precedente lavoro di traduzione del testo successivo di James, Witten, Hastie e Tibshirani An Introduction to Statistical Learning, abbiamo accolto la sfida con una profonda consapevolezza della sua importanza scientifica, ma anche del grande impegno che essa avrebbe richiesto. Si tratta infatti di un testo fondamentale nella moderna Statistica e nell’apprendimento automatico, ampiamente riconosciuto per la sua profondità teorica e per l’impatto che ha avuto, e continua ad avere, nella formazione di intere generazioni di studiosi, ricercatori e data scientist. Rispetto alla precedente opera di James, Witten, Hastie e Tibshirani, che abbiamo avuto l’onore di tradurre nel 2020, questo volume presenta un livello tecnico e formale significativamente più elevato. La struttura matematica più densa, il lessico talvolta gergale e la presenza di riferimenti avanzati alla teoria statistica e computazionale hanno reso il lavoro di traduzione ancora più impegnativo. In particolare, ci siamo confrontati con la necessità di tradurre termini e concetti specialistici mantenendo al tempo stesso la precisione scientifica e la coerenza con l’uso corrente nella comunità italiana. Come nel progetto precedente, abbiamo condiviso con l’Editore PICCIN la convinzione che offrire un’opera così rilevante in lingua italiana non fosse un semplice esercizio editoriale, ma un contributo culturale ed educativo volto a stimolare il dialogo tra colleghi, docenti e studenti. In un contesto in cui l’inglese domina come lingua veicolare della scienza, crediamo ancora che una traduzione ben ponderata possa rafforzare la comprensione, favorire l’inclusione formativa e promuovere una terminologia il più possibile condivisa all’interno della nostra comunità accademica. Abbiamo cercato di mantenere uno stile rigoroso ma accessibile, rispettando le scelte lessicali consolidate e introducendo con cautela nuove proposte terminologiche, sempre con l’obiettivo di rendere il testo utile allo studio, all’insegnamento e alla pratica scientifica. Ci scusiamo in anticipo per eventuali disomogeneità residue e siamo grati a chi vorrà segnalarci suggerimenti per future revisioni. Se il precedente lavoro di traduzione era stato condotto durante il periodo della pandemia da Covid-19, quando i lockdown avevano paradossalmente reso possibile dedicare tempo alla riflessione e al lavoro condiviso a distanza, in questo secondo caso il maggiore impegno richiesto dal testo si è dovuto confrontare con tempi più limitati e con l’intensificarsi delle attività accademiche e professionali in presenza. Ringraziamo nuovamente il Dr. Nicola Piccin per averci offerto questa nuova opportunità, che abbiamo vissuto come un’estensione naturale del precedente impegno. Un ringraziamento speciale va alla Dr.ssa Cecilia Allegri per la sua costante disponibilità e attenzione nella gestione e nella lavorazione redazionale insieme al redattore Dr. Stefano Girardi e a tutto lo staff editoriale PICCIN. Infine, il ringraziamento va alle nostre famiglie, che ci hanno sostenuto anche in questo nuovo lavoro, nato in un periodo complesso ma stimolante per l’evoluzione della scienza dei dati.