Il Problema

oggi è urgente disporre di automatismi di previsione (forecast) con frequenza near real-time. E’ richiesto In qualunque contesto industriale, non soltanto finance, ma ad es. IOT per fare prevenzione.

Humanativa – Strumenti e Competenza

Modulo di Auto-Forecast nel contesto TimeSeries

• per la fase di EDA (Exploratory Data Analysis) introduce tecniche profonde di analisi del dato nel tempo
• per la fase di Produzione dei Modelli, introduce un motore di Auto-Forecast che sfrutta i risultati delle analisi della fase di EDA per definire automaticamente un protocollo per la produzione di un modello efficiente.
• Per la fase di MLOps: per replicare automaticamente Modello e Pipeline nei diversi ambienti MLOps in Cloud per predisporsi alla Produzione

I Benefici: AutoML e MLOps

• Diminuzione dei tempi di EDA
• Diminuzione dei tempi di Learning
• Diminuzione dei tempi di re-training (MLOps)

Use Case:

Industry: Banking
Use case: Customer insight per Up e Cross selling – Forecast

Industry: Automotive – Smartcity
Use case: Vehicle Flow forecast & Behavioural profiling

Industry: AIR Transportation – IOT Use case: Forecast del Flusso dei Passeggeri

Il Problema

Le informazioni di Immagini, Video, Audio sono sempre più disponibili in digitale. La loro analisi può affiancare l’uomo in contesti quali medicina, robotica, sistemi di controllo, security ecc.

La domanda del mercato è avere strumenti di AI sempre più precisi ed efficienti di analisi in tempo reale da affiancare ad es. ad analisi di immagini mediche, alla visione artificiale per la robotica industriale, al controllo qualità in produzione, alla sicurezza del traffico automobilistico, ecc..

Humanativa – Strumenti e Competenza

Framework CNN (Convolutional Neural Network)

Le Reti Neurali Convoluzionali sono in continua evoluzione. Humanativa è dotata di un framework che utilizza le più efficaci e veloci librerie di CNN offrendo:

• un modello di Object Detection/Classification
• una pipeline in cui oltre il primo stage di Object Detection in modalità di inferenza, è possibile inserire altri stage che arricchiscono le analisi di Object Detection a seconda del contesto in cui devono essere applicate.
• Ad esempio nel contesto Automotive nel controllo di eventi di rischio, Humanativa ha sviluppato una libreria di Tracking per il conteggio dei veicoli sulle corsie di Marcia, Sorpasso e Soprasso Veloce in contesto autostradale.

I Benefici:

• Migliorare le capacità di supervisione nella sicurezza
  Ad es. nel campo automotive del traffico autoveicolare
• Fornire supporto alle diagnosi
  Ad es. in campo medico

Use Case:

Industry: Automotive
Use case: Monitoraggio Autostradale

Rilevazione automatica di eventi di traffico (Automatic Incident Detection – AID), quali: veicoli fermi, veicoli contromano, presenza di pedoni e congestioni di traffico.

Il Problema

rispondere alla frequente domanda del Cliente di voler:

«Conoscere il comportamento per prevenire le deviazioni al comportamento standard dei propri Prodotti/Servizi/Clienti Finali».

Humanativa – Strumenti e Competenza

Clustering

Il clustering è una tecnica di suddivisione della popolazione o dei cosiddetti “data points”, raggruppandoli in diversi raggruppamenti (i “cluster”) sulla base della similarità e della dissimilarità tra di essi.

I processi di Clustering sono ampiamente noti alla comunità degli specialisti, ed esiste una discreta varietà di algoritmi di letteratura, ma in Humanativa applichiamo un criterio di clustering a due livelli, raffinando i clusters per pattern comportamentali «robusti» e autoconsistenti.

Colmiamo una lacuna del mercato offrendo un protocollo rigoroso che, a partire da algoritmi di letteratura, realizza una grid-search, analoga a quella più diffusa nell’ambito dei problemi supervisionati, al fine di mettere in concorrenza più algoritmi in più configurazioni dei parametri ed identificare quale sia il modello più “efficace” tra quelli in competizione.

I Benefici:

• Conoscere le Segmentazioni di Clienti/Prodotti e come la «popolazione» dei segmenti si muove nel tempo attraverso più osservazioni dei pattern nel tempo.
• Molto utile in fase di Data Preparation (ML) per capire il Valore del Dato fin dalla fase di Analisi.

Use Case:

Industry: Banking
Use case: Analisi delle Cartolarizzazioni (NPL) – Customer insight per Up e Cross selling – Leasing Analytics – Credit Risk

Industry: Automotive – Smartcity
Use case: Behavioural profiling in Vehicle Flow – Behavioural analytics e rischio sinistri

Industry: Energy
Use Case: Credit Collection

Il Problema

Il testo sia digitalizzato o preveniente da fonti cartacee contiene informazioni spesso non reciperabili in advanced analytics.
Esistono moltissimi contesti in cui l’informazione da recuperare è fondamentale anche per costruire analisi basate su ML.
Basta pensare alle diagnosi in campo medico, o i documenti processuali in campo legale, o ancora documenti governativi, istituzionali, di sicurezza ecc…

Humanativa – Strumenti e Competenza

Language Processing (NLP) e Text Mining

Nei processi di AI e di Machine Learning, il testo è una delle fonti sulla quale la Data Preparation ha bisogno di ulteriori tecniche per aggiungere informazione al dato.

Le informazioni «derivate» con Text Mining o Sentiment Analysis o altre tecniche legate al linguaggio naturale sono la soluzione dove il dominio informativo ha bisogno di essere rafforzato prima ancora di applicare algoritmi di ML.

La recente partnership (2023) siglata con Expert.ai aggiunge maggiore robustezza alle soluzioni Humanativa di AI e ML.

Expert.ai è un’azienda leader nei servizi software di linguaggio naturale. Molte organizzazioni del settore assicurativo, bancario e finanziario, dell’editoria, dei media e della difesa si affidano a expert.ai per trasformare il linguaggio in dati, analizzare e comprendere documenti complessi, ed accelerare l’automazione dei processi.

I Benefici:

L’analisi del testo con la piattaforma Expert.ai contribuisce a costruire «enriched dataset» per qualunque richiesta di servizio di ML sia supervisionato che non supervisionato, in quanto arricchisce l’informazione con ulteriori analytics sul dato testuale sorgente.

Use Case:

Ci sono strategie in atto e use case in corso per integrare le esperienze Humanativa con le esperienze di Expert.ai al fine di irrobustire la nostra offerta congiunta di servizi.