Ecco l’agenda del sesto incontro, a cavallo tra la frontiera della ricerca e la didattica sui nostri dataset.
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.
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?
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.
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
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.
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
Qui trovi i link ai nostri incontri precedenti, con il materiale presentato.
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!
Nel primo incontro abbiamo conosciuto aziende che lavorano nel campo data science e machine learning ed abbiamo cominciato a conoscere gli strumenti per cimentarsi in queste discipline.
Nel secondo incontro, ospitato dal Digital Tree Innovation Habitat, abbiamo cominciato invece a bagnarci i piedi negli algoritmi, sempre restando legati a problemi concreti.
Il primo speaker è stato Alberto Cabri, di Vega Research Labs, che ci ha presentato un caso di classificazione in ambito automotive, e di come è stato risolto con strumenti open source, generando infine un efficiente modello white box che consente la classificazione della tipologia di motori sulla linea di produzione.
Tramite questo link si può scaricare un file .zip contenente il dataset ed il notebook mostrato da Alberto, in versione eseguibile o in versione pdf per la sola consultazione
Marco Tagliavacche è il presidente dell’associazione Architecta (https://www.architecta.it/) e ci ha parlato dell’importanza dell’organizzazione e della visualizzazione dei dati. Non di solo codice vive il data scientist!
La presentazione è disponibile in pdf a questo link.
Per finire, Giorgio Garziano, Senior SW developer, e autore su http://www.datascienceplus.com ci ha presentato i risultati della sua analisi sul dataset di Cynomys, il caso di Smart Farming presentato tra i challenge nel primo incontro che trovate alla pagina:
Il lavoro di Giorgio è stato presentato insieme a Fabiana Surace, founder di Cynomys, che ha riassunto il problema e ne ha spiegato molto chiaramente il valore di business per gli allevatori
La documentazione completa è a questo link, dal quale si scarica un .zip con la presentazione di Fabiana in pdf ed il file HTML con l’analisi di Giorgio. Il file HTML va visualizzato con connessione internet attiva per visualizzare correttamente le formule.
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!
Se ti interessa dare un’occhiata ai dataset relativi ai challenge, per esplorarli nel tempo che manca al maeetup contattaci. Se la tua analisi sarà particolarmente interessante uno degli interventi dei prossimi incontri potrebbe essere il tuo!
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