I contesti di ML sui quali Humanativa sta investendo.
Assicuriamo un percorso di Ricerca Applicata, seguendo l’evoluzione dei nuovi algoritmi, applicandoli in progetti pilota, verificandone l’usabilità prima di adottarli nelle nostre soluzioni.
Forniamo Soluzioni di Machine Learning in grado di risolvere problematiche di Classification, Prediction, Forecast, Clustering, Behavior, Natural Language Processing (NLP), in diversi contesti industriali come IOT, Banking, Automotive, Energy.
Applichiamo nei progetti un approccio rigoroso e scalabile in ottica di miglioramento continuo, verificando la maturità dell’intero processo end-to-end di ML nel tempo in termini di monitoraggio di costi, processo e risultati.
Team di Data Scientists in grado realizzare Modelli e Monitorarne il Servizio, Data Architect e MLOps Engineers per definire le Architetture e Governare i processi di ML in MLOPS.
Auto-Forecast: Uno strumento efficace per fare previsioni
L’efficacia delle Reti Neurali in campo Object Detection
Auto-Clustering: L’efficacia della tecnica di Clustering a due livelli
Natural Language Processing (NLP) e Text Mining
A questo scopo, mettiamo a disposizione il nostro approccio metodologico per supportare il Cliente in tutte le fasi del Ciclo end-to-end di Machine Learning.
AutoML Training al Cliente di Business per renderlo autonomo nella sperimentazione di Modelli via AutoML offerta dai Servizi di Cloud Computing (Amazon AWS, Microsoft Azure, Google GCP).
Sviluppo di Modelli di Machine Learning.
Consulenza per il miglioramento dei Processi di Business.
Planning e Governo dei Costi dei Servizi di ML in Cloud.
Implementazione specifiche soluzioni per il ML.
Data Visualization, Advanced Analytics.
Model Embedded, Integrazione Modelli in applicazioni di terze parti.
Servizi in Cloud, MicroServizi & Servizi Rest.
Gestione del ciclo di vita delle soluzioni di Machine Learning sia in Cloud Computing che On Premise.
Monitoraggio delle Prestazioni dei Modelli in Esercizio.
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Un estratto dalla sperimentazione condotta nel 2022 sui dati dei flussi dei passeggeri presso i Point Of Interest (POI) di una location di trasporti sul territorio nazionale
Questo approfondimento introduce il tema degli algoritmi delle “time-series” che sono alla base del concetto di “previsione”
Il Machine Learning (ML), al pari di molti ambiti che scaturiscono da concetti e princìpi innovativi, sta attraversando diverse fasi evolutive...
In questo articolo si vuole approfondire come, secondo Humanativa, le aziende possano diventare AI-driven.