DataScienceSeed#6 – Stock Market Machine Learning & Caffè con Pandas

 

23 Maggio 2019, Digital Tree, Genova, ore 18

link eventbrite

Ecco l’agenda del sesto incontro, a cavallo tra la frontiera della ricerca e la didattica sui nostri dataset.

Merello e Finanza

Mercati Finanziari: affrontare con il Machine Learning un un problema davvero complesso

Simone Merello, specialista in AI for Finance presso Nanyang Technological University of Singapore

Predire l’andamento del mercato finanziario è un problema complesso, al punto che non ne è ancora chiara la fattibilità stessa. Sono state tentate tutte le tecniche di Machine Learning ed ogni sorta di reti naurali, ma i problemi sono tanti ed a tanti livelli. Simone ci racconterà come affrontare un problema così complesso presentandoci le tecniche usate nelle ultime ricerche, in un percorso tra le difficoltà e le opportunità valido per molte classi di problemi.


Caffe pandas

Caffè con Pandas: cosa abbiamo imparato dal Coffe Machines Dataset

A Febbraio i ragazzi di Flairbit ci hanno offerto un problema di manutenzione predittiva su una flotta di macchine del caffè professionali.  Ci abbiamo lavorato e siamo pronti a mostrarne i risultati alla community. Parleremo di Pandas, la libreria Python che non può mancare nella cassetta degli attrezzi del data scientist, per passare da un dataset selvaggio ad un docile datasetche daremo in pasto ad un modello di machine learning di tipo “classico” ma per niente banale, ed ad una rete neurale.

Riusciremo a prevenire i guasti ed a meritarci un buon caffè?


I meetup DataScienceSeed sono in collaborazione con IAML, Italian Association for Machine Learning

Questo incontro è possibile anche grazie al supporto di

Wonder Talent Investor

Gruppo IB

DataScienceSeed#5 – Arte Cultura e Data Science

Se hai partecipato a questo meetup, per favore lasciaci un feedback qui!

Ecco l’agenda del quinto incontro,  tutto legato ad attività di ricerca tra Digitale, Arte e Beni Culturali

In codice ratio

In Codice Ratio: trascrizione automatica di manoscritti medievali

Simone Scardapane: Ricercatore @ Università La Sapienza e Presidente IAML

Il progetto di ricerca  In Codice Ratio, promosso da un team di Roma Tre, si pone l’obiettivo di sviluppare tecnologie per l’estrazione automatica dell’informazione da documenti storici, a partire da un caso di studio d’eccezione: l’Archivio Segreto Vaticano, uno dei più grandi archivi storici al mondo in termini di dimensioni e valore dei documenti custoditi. L’analisi di documenti così antichi presenta una serie di sfide specifiche: i testi sono manoscritti, in lingua latina ed accessibili unicamente in forma di immagine. Nel talk si descrivono i risultati ottenuti finora, i problemi da affrontare nel futuro, e soprattutto come le più recenti tecniche di deep learning (reti convolutive, U-Net, sistemi sequence2sequence) aiutano e guidano nella possibile risoluzione di queste sfide.

Presentazione di Simone Scardapane in formato pdf
Presentazione di Simone Scardapane in formato pdf

Metodi e Modelli 3D per l’analisi, la classificazione e l’interpretazione di reperti archeologici

Silvia Biasotti, Bianca Falcidieno, CNR IMATI

Per rispondere alla crescente necessità di metodi per la quantificazione della similarità tra frammenti e l’identificazione di elementi stilisticamente compatibili, IMATI ha sviluppato tecniche di analisi, classificazione e riconoscimento di forma, che vanno dall’identificazione di caratteristiche geometriche peculiari di un gruppo di oggetti, al riconoscimento di particolari configurazioni o strutture, fino all’identificazione e classificazione di parti con particolari decori e funzionalità. A partire da tali premesse è stata sviluppata una ricca base metodologica per la classificazione, la ricerca e il confronto di oggetti attraverso similarità di forma, declinando il concetto di similarità rispetto alle diverse sfaccettature che tale termine suggerisce: similarità geometrica, strutturale, funzionale o semantica.

La classificazione, la riunificazione e il riconoscimento di frammenti e decorazioni sono argomenti trattati nel progetto Horizon 2020 GRAVITATE.

Presentazione di Bianca Falcidieno e Silvia Biasotti in formato pdf
Presentazione di Bianca Falcidieno e Silvia Biasotti in formato pdf

I meetup DataScienceSeed sono in collaborazione con IAML, Italian Association for Machine Learning

Questo incontro è possibile anche grazie al supporto di

DataScienceSeed#4 – Metro Linea “R” / Kaggle: l’arena è il mondo

Meetup4 Cover

Per i partecipanti all’incontro, ecco il link per lasciare il feedback.

Metropolitana – Linea “R”

Il trio di Flairbit

Matteo Rulli, Co-Founder di FlairBit ci ha presentato la trasposizione in linguaggio R di una delle sue applicazioni di data analytics sviluppate per l’analisi delle serie temporali, usando l’algoritmo DTW Dynamyc Time Warping. E’ stato illustrato un notebook R per l’analisi del flusso passeggeri in una rete metropolitana cittadina.

Il modello è in grado di

  • Classificare diverse tipologie di flussi passeggeri nel corso della giornata
  • Predire il volume passeggeri
  • Classificare le stazioni in base al flusso passeggeri nel tempo
FlairBit Presentation
Fai click per scaricare lo zip file con la presentazione di HTML

Durante la presentazione sono state illustrate le fasi di data preparation e i risultati ottenuti, mostrando anche come condividere il notebook mediante la self-service data analytics platform ShinyApp.

FlairBit è una software house che fornisce prodotti software proprietari e servizi di consulenza per aiutare le aziende nel processo di trasformazione digitale e innovazione nei processi produttivi.

Kaggle: L’arena è il mondo!

Rapuzzi for Kaggle

Che cos’è una Kaggle Competition? Andrea Rapuzzi, CEO di A-SIGN, ci ha raccontato la sua esperienza alle prese con un’entusiasmante sfida di Data Science. Lezioni imparate, difficoltà incontrate, competenze applicate, limiti e opportunità di questo nuovo modello di scienza (e di business).

Ed una perla finale con una lezione di epistemologia applicata al Machine Learning che ha strappato l’applauso!

Che c’entrano Rosenkrantz e Guildestern con il deep learning? Fai click per scaricare il pdf del talk di Andrea.

Questo è il secondo talk di Andrea nel nostro meetup: trovate il primo intervento nella pagina del meetup #1

 


Qui trovi i link ai nostri incontri precedenti, con il materiale presentato.

http://www.datascienceseed.com/

Se ti interessa dare un’occhiata ai dataset relativi ai challenge, contattaci. Se la tua analisi sarà particolarmente interessante uno degli interventi del prossimo incontro potrebbe essere il tuo!

Italian Association for Machine Learning

Digital Tree Innovation Habitat

Per entrare nella community Data Science Seed puoi iscriverti al Meetup!

https://www.meetup.com/it-IT/Data-Science-Seed-Meetup-Genova

 


Video by Wonderland Productions 

 

 

DataScienceSeed#3 – AI Marketing & Edge Intelligence

Nel nostro terzo incontro, abbiamo spaziato in campi molto vasti, ed abbiamo lanciato un nuovo challenge!

Se hai partecipato per favore compila il form di feedback!

Datascienceseed #3 Feedback

The State of AI Marketing 2018

Federico Gobbi, Program Manager presso Mind The Bridge, vive a San Francisco dove ha fondato Artificial Intelligence Marketing Association, che tra le altre cose organizza meetup di livello top e pubblica un interessantissimo magazine su Medium. Federico ha presentato la sua ricerca “The State of AI Marketing 2018”, dedicata all’applicazione della AI nel marketing e di come ogni azienda può cominciare ad impiegarla.

La presentazione è densa di casi d’uso concreti con i riferimenti per approndirli, una miniera di informazioni e di spunti!

Tramite il form di feedback è possibile richiedere la presentazione in power point con tutte le note ed i link – un regalo super di Federico alla community Genovese. Qui sotto il link alla versione in PDF.

Presentazione di Federico Gobbi
Slideset della presentazione di Federico Gobbi


Edge Intelligence & Explainable AI

Il Deep Learning e’ indubbiamente l’approccio AI che ad oggi ha colto maggiormente l’eco della stampa e l’immaginario collettivo. Pochi pero’ sanno che l’algoritmo di back propagation dell’errore alla base del DL, necessita di grandi quantiità di dati e di grande potenza computazionale per convergere e puo’ essere facilmente ingannato. Ma sopratutto non e’ in grado di “spiegare” le regole che stanno dietro al proprio funzionamento, il che’ lo rende incompatibile con la trasparenza richiesta dai nuovi regolamenti sulla privacy, quali la GDPR.

In questo talk Fabrizio Cardinali CEO di Knowhedge, nuova startup di AI Consulting di Genova, spiega un approccio alternativo all’AI basato su chipset HW che usano algoritmi a consumi e profondita’ ridotta (shallow), in grado di funzionare su HW IOT di frontiera (edge) con intelligenza distribuita (swarm) e in grado di favorire una AI sempre piu’ accessibile e spiegabile per tutti (“explainable AI”).
Giancarlo Bo, Luca Marchese, Andrea Decamilli, Giorgio Cantarini e Marco Migliorati affiancheranno Fabrizio nel presentare MYW.AI il progetto di Smart Speaker intelligente incubato da Knowhedge presso Digital Tree e che prevede la realizzazione di un marketplace blockchain like basato su IOTA Tangle per la distribuzione certificata e sicura di algoritmi AI per il mercato professionale.

Slideset della presentazione di Fabrizio Cardinali
Slideset della presentazione di Fabrizio Cardinali


Dataset Challenge Hands-On

Fin dal primo incontro abbiamo puntato sul facilitare esperienze concrete su dati reali forniti da aziende sul territorio. Nel meetup #3 abbiamo anticipato la presentazione di un nuovo dataset, questa volta proposto da Flairbit. Il contenuto e le sfide saranno presentate nell’incontro “Dataset Challenge Hands-On” del 7 Febbario.

Nello stesso incontro Giorgio Garziano presenterà la sua soluzione al Dataset Challenge lanciato da Rulex nel meetup #1.

ATTENZIONE L’incontro Dataset Hands-On sarà un  approfondimento tecnico, con numero di posti molto limitato per agevolare un dialogo molto interattivo. Partecipa all’incontro se ti interessa mettere le mani su un problema concreto da affrontare con tecniche di Data Science e Machine Learning. Se anche non hai ancora le competenze necessarie ma vorresti imparare, vieni!  Potresti trovare qualcuno con cui collaborare per imparare insieme. Se hai il sospetto di soffrire di allergia al codice o agli algoritmi forse è meglio se aspetti il prossimo meetup. Se hai letto fino a questo punto questo noiosissimo disclaimer ed ancora la cosa ti incuriosice allora clicca sull’immagine qui sotto!

DataScienceSeed Hands-ON #1
DataScienceSeed Hands-ON #1

 

 


 

Qui trovi i link ai nostri incontri precedenti, con il materiale presentato.

http://www.datascienceseed.com/

Se ti interessa dare un’occhiata ai dataset relativi ai challenge, contattaci. Se la tua analisi sarà particolarmente interessante uno degli interventi del prossimo incontro potrebbe essere il tuo!

Italian Association for Machine Learning

Digital Tree Innovation Habitat

Knowhedge

Per entrare nella community Data Science Seed puoi iscriverti al Meetup!

https://www.meetup.com/it-IT/Data-Science-Seed-Meetup-Genova