evento – Pagina 3 – DataScienceSeed

aprile 13, 2019aprile 20, 2019

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: 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

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

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

Questo incontro è possibile anche grazie al supporto di

febbraio 22, 2019marzo 17, 2019

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

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

Metropolitana – Linea “R”

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!

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.

https://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

dicembre 1, 2018gennaio 22, 2019

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

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!