Soluzioni personalizzate per l’efficienza aziendale
Dall’analisi dei dati alla realizzazione di modelli custom
I dati sono gli ingredienti di base per ogni modello di intelligenza artificiale. Indipendentemente dal compito specifico, i progetti di machine learning incontrano sfide ricorrenti e cruciali, in particolare nella fase di preparazione e gestione dei dati. Una delle sfide fondamentali nella pre-elaborazione è la standardizzazione e la normalizzazione dei dati necessaria per la maggior parte degli algoritmi di machine learning. I dati reali inoltre sono quasi sempre incompleti, e la gestione errata dei dati mancanti può portare a bias (pregiudizi) nel modello o alla perdita di informazioni preziose.
Nei problemi di classificazione si potrebbero dover affrontare problemi di sbilanciamento delle classi in cui una classe è molto più rara dell’altra.
In quest’ottica ci occupiamo dell’analisi, dei test, della prototipazione e realizzazione con:
- Individuazione di algoritmi e strumenti di machine learning
- Analisi dei dati
- Realizzazione di dashboard e interfacce con le funzionalità richieste
- Architettura IT adeguata alle esigenze: server cloud, sistemi e middleware open source, piattaforma monolitica o a microservizi, , sviluppo di API
- Prototipazione della piattaforma AI di machine learning in ambiente locale o cloud
In questi ambiti abbiamo sperimentato dei modelli di classificazione automatica di email e churn prediction per prevedere la possibilità di abbandono di un cliente basandoci sulla correlazione del rinnovo di un abbonamento con altre variabili note.
Abbiamo sperimentato soluzioni con database vettoriali e a grafo.
In computer vision abbiamo lavorato ad un prototipo di riconoscimento di circuiti e componenti elettronici in schemi complessi attraverso il fine tuning di modelli come YOLO per la ricerca e rilevamento di oggetti in tempo reale (object detection).