Intelligenza artificiale
Machine Learning:
estrarre conoscenza da serie di osservazioni
Gli algoritmi di intelligenza artificiale superano gli approcci tradizionali perché possono autonomamente interpretare lo scenario operativo e i fenomeni di interesse, senza necessitare di descrizioni dettagliate come nei metodi model-based. Il Machine Learning estrae conoscenza da dati provenienti da varie fonti, come i sensori, formando automaticamente un modello che affronta specifici problemi. Questa tecnologia non richiede programmazione esplicita o modellazione complessa, rendendola molto vantaggiosa per il valore aziendale, in quanto simula capacità di apprendimento umano.
Studio del dominio applicativo
Analizzare lo stato dell’arte e le varie soluzioni disponibili in letteratura.
Strategia mirata
Determinare gli obiettivi e definire un criterio di successo per raggiungere i risultati.
Acquisizione dati
Definire le diverse campagne di acquisizione dati.
Creazione del modello
Determinazione gli algoritmi di Machine Learning da utilizzare per l’addestramento.
Validazione del modello
Il processo di esecuzione può includere molti cicli di esecuzione della routine per ottimizzare e perfezionare i risultati.
Elaborazione dei dati
Identificare come preparare ed elaborare i dati per l’esecuzione del Machine Learning.
USE CASE:
AIVisionPark
Smart solutions for Urban mobility