OST speciale ML

Eventi

RIOS OPEN SOURCE TIME

Speciale Intelligenza Artificiale

Speciale Intelligenza Artificiale - Tavola Rotonda LIVE

Le aziende di RIOS si confrontano tra loro sul tema dell'Intelligenza Artificiale in una tavola rotonda. Un dibattito sul modo in cui i principi dell'Intelligenza Artificiale, possono essere effettivamente applicati in casi d'uso concreti, in vari settori dal sanitario all'assicurativo, passando per la ricerca semantica nei database e cataloghi.

Durata: 1:08:58

Intelligent Observability

Il concetto di observability permette di avere le informazioni correlate relative allo stato di salute dei sistemi in un dato momento. In un secondo step, aggiungendo i meccanismi di Machine Learning riusciamo a individuare, in maniera predittiva, alterazioni dei sistemi rispetto alle normali “soglie”. Con il concetto di Intelligent Observability aggiungiamo a questi due passaggi fondamentali un meccanismo che permette di compiere Simulazioni sui dati raccolti come, ad esempio, un sovraccarico di di rete dovuta alla pubblicazione di un nuovo contenuto. Per raggiungere questo scopo sceglieremo delle tecnologie open source che permettano di immettere nel sistema una determinata tipologia di informazione, direttamente sui dati addestrati su comportamenti reali.

Speaker: Stefano Pampaloni, CEO presso SEACOM

Durata: 7:29

Livello difficoltà contenuto: Medio

OpenK9, complete Cognitive Enterprise Search

OpenK9 offre una nuova Search Experience alle aziende, arricchendo i dati provenienti da molteplici sorgenti grazie al Machine Learning. Un’unica searchbar permette di effettuare ricerche all'interno di portali e applicativi diversi, analizzando documenti, email, contatti, ed eventi del calendario per ottenere in un istante tutte le informazioni di cui hai bisogno.

Speaker: Daniele Caldarini, Data Scientist presso SMC

Durata: 6:33

Livello difficoltà contenuto: Medio


Due progetti di Data Analytics con KNIME

Il primo progetto è una soluzione di Network Anomaly Detection sviluppata sia con algoritmi e modelli tradizionali di Machine Learning classico che di Deep Learning. Il secondo è uno studio di Analytics su dati COVID-19 per complementare ed integrare analisi tradizionali mediante clusterizzazioni di regioni/nazioni su spazi multidimensionali, poi ridotti per consentire visualizzazioni dei cluster in report creati dinamicamente da pipeline con componenti standard KNIME e custom Python.

Speaker: Stefano Puglia, ingegnere e data scientist @Binario Etico

Durata: 7:13

Livello difficoltà contenuto: Alto

Estrazione e validazioni dati di carte d’identità elettroniche tramite OCR template matching

L’applicazione permette data l’immagine di una carta d’identità elettronica di estrarne i dati presenti nella MRZ (Machine Readable Zone), di decodificarli e di validarli. Il sistema sfrutta pattern matching tra i caratteri della carta di identità e lo standard OCR-B.

Speaker: Roberto Sannino, Software Engineer @Larus

Durata: 7:18

Livello difficoltà contenuto: Medio


Supporto alle decisioni adattivo

I Decision Support System lavorano tradizionalmente su base analitica, e utilizzano strumenti statistici per fornire normalmente una risposta di tipo reattivo: data la situazione X l’azione da fare ora è Y. Per rispondere però alle esigenze dei comparti produttivi ed economici la scelta migliore è quella di definire strategie di comportamento e piani di azione che coprono tutto l’arco di tempo “sensibile” per il contesto specifico e le tecnologie di intelligenza artificiale (AI) rappresentano uno strumento importante.

Speaker: Cosmo Pepe - responsabile commerciale RIOS @S2S

Durata: 8:07

Livello difficoltà contenuto: Facile

Progetto ADR - Riconoscimento automatico dei difetti in ambito industriale

Le tecniche di Machine Learning possono essere applicate per trarre vantaggi notevoli in ambito industriale. Osserviamo come funziona il Riconoscimento automatico dei difetti tramite tecnologie Open Source nel caso pratico di un'azienda che produce motoveicoli.

Speaker: Fabio Gelsomini, sviluppatore @eLabor

Durata: 7:10

Livello difficoltà contenuto: Medio


Graph ML applicato alla Fraud Detection in campo Responsabilità Civile Auto

L’utilizzo dei grafi permette di collegare le varie entità e di poter estrarre informazioni dalle relazioni tra essi. Le relazioni sono già un'ottima informazione se combinate ad un algoritmo di Machine Learning che possa prendere in input il grafo anzichè dati plain può migliorare di molto le capacità predittive del modello.

Speaker: Filippo Minutella - Artificial Intelligence @ LARUS

Durata: 6:40

Livello difficoltà contenuto: Medio

Il Machine Learning come evoluzione del Search

La demo presenta l’utilizzo della ricerca semantica con un algoritmo di Machine Learning per la rappresentazione delle parole in uno spazio vettoriale. In un dataset di 800 libri del catalogo offerto da Amazon.it ricerchiamo, non per parola chiave, ma per significato

Speaker: Riccardo Toti - Natural Language Processing Engineer @Seacom

Durata: 8:53

Livello difficoltà contenuto: Facile