Raccolta, preparazione, gestione e analisi dati per modelli di Intelligenza Artificiale
DB management and integration
Mentre il cloud diventa il nuovo standard per le operazioni e i big data continuano a guidare la business intelligence e la capacità di competere in un mercato digitale sempre più frenetico, l’integrazione del database aziendale assume un ruolo fondamentale nel garantire che le aziende sfruttino in modo efficiente i propri dati piuttosto che essere sopraffatto da esso. I vecchi tempi delle organizzazioni gestite “dalla sala server” non sono del tutto finiti, ma la tecnologia cloud è pronta per alimentare…
Federated Learning applications
Gli approcci standard di machine learning richiedono la centralizzazione dei dati di addestramento su una macchina o in un data center. Per i dati di addestramento raccolti dall’interazione dell’utente con i dispositivi mobili, è meglio utilizzare un approccio diverso, il federated learning. Il federated learning consente ai dispositivi mobili di apprendere in modo collaborativo un modello di previsione condiviso (addestrare il modello di previsione) mantenendo tutti i dati sul dispositivo. In questo modo si riduce il tempo di latenza, il…
Building machine learning applications
Analizziamo e progettiamo il modo migliore per utilizzare una struttura dati per ottimizzare automaticamente gli algoritmi. La strada da compiere per realizzare una applicazione di machine learning è lunga e tortuosa. Dopo aver assistito molte aziende nella realizzazione di progetti di ML abbiamo identificato le 4 fasi da seguire: 1. L’approccio. Ci sono diversi modi per definire gli obiettivi di una applicazione di ML. La disponibilità dei dati, i criteri di successo e la complessità del compito sono gli elementi…
Decision optimization
La Decision Optimization fornisce strumenti che utilizzano le scienze matematiche e computazionali per aiutare i data scientist a ottimizzare le decisioni di machine-learning. I modelli di ottimizzazione di queste strategie decisionali possono ora essere distribuiti più facilmente in modalità as a service all’interno di applicazioni di intelligenza artificiale. Forniamo la progettazione e la realizzazione di questi servizi secondo le specifiche del cliente.
Image and object identification
Il riconoscimento di oggetti è un termine generale per descrivere una raccolta di compiti relativi alla visione artificiale che implica l’identificazione di oggetti in fotografie digitali. Possiamo distinguere tra questi tre compiti di visione artificiale: 1.Classificazione delle immagini: prevedere il tipo o la classe di un oggetto in un’immagine. 2.Localizzazione degli oggetti: individuare la presenza di oggetti in un’immagine e indica la loro posizione con un rettangolo di selezione. 3.Rilevamento oggetti: individua la presenza di oggetti con un rettangolo di…
Building neural network
Definizione del modello, creazione del training set e mobile porting. Quando ci si approccia per la prima volta al mondo del Deep Learning e delle Reti Neurali si viene subito intimoriti dalla matematica che c’è dietro e si finisce a guardare le API di Tensorflow o a fare copia-incolla di pezzi di codice presi in giro per il web, aggiungendo strati su strati, come dicevano gli scienziati dell’antica Roma, ‘ad mentula canis’. Progettiamo con il nostro cliente la rete, definendola…
Sensor data acquisition and signal processing
Dai semplici termistori ai microdispositivi di silicio intelligenti con potenti capacità di comunicazione delle informazioni attraverso le reti, i sensori svolgono un ruolo importante in campi diversi come l’ingegneria biomedica e chimica alle comunicazioni wireless. Si introduce così, un nuovo metodo di conteggio dipendente per l’elaborazione del segnale in frequenza. Le moderne tecnologie avanzate dei microsensori richiedono metodi nuovi e ugualmente avanzati di elaborazione del segnale di frequenza per funzionare a velocità sempre più elevate. Forniamo una panoramica completa dei…
Data collection and preparation
Per creare un modello di apprendimento automatico di successo, è indispensabile che un’organizzazione abbia la capacità di prepararlo, addestrarlo e testarlo nonché validarlo. La tecnologia di preparazione dei dati viene utilizzata per creare le basi dati pulite necessarie per il machine learning, ma una buona preparazione dei dati storicamente impiega più tempo di qualsiasi altra parte del processo di machine learning. Ridurre il tempo necessario per la preparazione dei dati è diventato sempre più importante, in quanto lascia più tempo…
