Lascia un feedback sull’evento
(e dicci se vuoi partecipare al Deep Learning Group)
Ecco l’agenda del settimo incontro, che ha celebrato il primo anno di attività del nostro meetup! Di seguito tutto il materiale presentato ed i relativi video, ripresi e renderizzati da Wonderland Production.
Platooning: predire (ed evitare!) collisioni tra i veicoli con il machine learning
La guida automatica e coordinata di veicoli (Platooning) è un problema molto complesso, a causa della molteplicità dei corpi in movimento e della necessità di interconnssione tra i veicoli che avviene in genere su un canale non affidabile e tempo variante. L’obiettivo è evitare le collisioni.
Il caso si presta a sperimentare tecniche diverse nel campo del Machine Learning, confrontando pro e contro dei vari approcci, e costituisce una introduzione molto concreta al concetto di Cyber-Physical Safety.
Nell’incontro il problema è stato affrontato con Rulex, uno strumento rule based che abbiamo già incontrato nei meetup, e che ha i suoi punti di forza nella semplicità di uso e nell’interpretabilità dei risultati. Il dataset di riferimento è a disposizione della community, come Challenge per l’estate.
Link al Dataset – 3MBytes zip file
Maurizio Mongelli è ricercatore presso il CNR a Genova, il cui istituto, IEIIT, ha dato luogo a Rulex, azienda leader del panorama mondiale nel machine learning interpretabile.
Industrializzazione dei processi di Machine Learning in contesti Big Data enterprise: introduzione a MLFlow
I processi e le attività relativi all’addestramento dei modelli di Machie Learning possono rivelarsi molto complessi ed onerosi, specialmente nel contesto Big Data delle grandi aziende. MLFlow è uno strumento opensource che fornisce una soluzione per tenere traccia delle metriche, dei modelli e di tutti i parametri operativi utilizzando uno strumento unificato che consente di semplificare e rendere affidabile la gestione dell’intero processo. Scopriremo con Luca Ruzzola come funziona e come possiamo utilizzarlo in combinazione con i principali framework.
Luca Ruzzola è Machine Learning Engineer e Data Scientist presso Agile Skill, azienda del gruppo Agile Lab che si occupa di consulenza e formazione su Big Data e AI.
Dataset Challenge – Natural Language Processing
Ludovico Simone, di Digital Tree ci ha presentato un dataset su NLP che è stato presentato nell’Hackathon del recente edizione del Web Marketing Festival di Rimini.
Chi affronterà il challenge uscendone vittorioso, potrà presentare la propria analisi e la propria tecnica in un prossimo Meetup
Il meetup DataScienceSeed fa parte delle iniziatove dell’associazione IAML, Italian Association for Machine Learning
Questo incontro è possibile anche grazie al supporto di
