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DataScienceSeed #12 – Prevenzione Incidenti Industriali e Borsa Di Studio DSS

ATTENZIONE: vista la recente ordinanza di Regione Liguria in materia di prevenzione relativamente all’emergenza COVID-19, la quale include la sospensione nei prossimi giorni di manifestazioni pubbliche di qualsiasi natura, abbiamo deciso di rimandare il meetup#12 di DataScienceSeed. Comunicheremo la nuova data non appena la situazione generale si sarà chiarita.

 

Il DataScienceSeed torna questa volta agli Erzelli, ospite dell’auditorium di Liguria Digitale per la dodicesima edizione del nostro meetup. L’evento si svolgerà Lunedi 2 Marzo come al solito dalle 18:00 alle 20:30. Vi aspettiamo numerosi!

Di seguito il Programma:

 

Il Machine Learning per la prevenzione degli incidenti industriali

Continua il filone di interventi legati all’utilizzo dell’intelligenza artificiale per l’utilità sociale con un intervento sull’applicazione di tecniche di machine learning alla prevenzione di incidenti industriali. Tomaso Vairo, analista di rischio presso l’Agenzia Regionale per la Protezione dell’Ambiente Ligure (ARPAL) ci parlerà di analisi dei rischi e resilienza dei sistemi complessi, illustrandoci l’evoluzione di paradigma dalla “safety I” alla “safety II”, e toccando argomenti nell’ambito del probabilistic programming, quali Fault Trees e Bayesiang Reasoning, prior probabilities, Markov Chains MonteCarlo, e molto altro.

Tomaso Vairo, Ingegnere chimico e PhD, svolge attività di ricerca e docenza presso l’Università degli Studi di Genova, nei campi dell’analisi del rischio e della modellistica ambientale. E’ inoltre analista di rischio presso l’Agenzia Regionale per la Protezione dell’Ambiente Ligure (ARPAL) e divulgatore scientifico.

 

Borsa di studio DataScienceSeed

Presentazione della Borsa di Studio DataScienceSeed

A seguire, la grande novità del dodicesimo meetup! DataScienceSeed istituisce una Borsa di Studio, con la quale premieremo il progetto che più si distingue per innovatività, utilità e realizzabilità nel dominio delle tematiche sociali, ambientali, logistiche o della “smart city” legate al territorio genovese. Il progetto dovrà basarsi, per essere realizzato o prototipato, su competenze tipiche di Data Science e Machine Learning. Il premio del valore di 1000 euro, risultato del terzo posto conquistato dal team DataScienceSeed all’Hackaton tenuto scorso novembre nel contesto del C1A0 Expo, consisterà in servizi di didattica e incubazione su misura presso DigitalTree, finalizzati ad aiutare i membri del team a completare le proprie competenze in ambito Data Science. Oltre ai servizi di DigitalTree, Talent Garden Genova ha aggiunto al premio 6 mesi di coworking in formula “flex”. Tutti i dettagli per la partecipazione verranno illustrati durante il meetup.

Di seguito una intro alla Borsa di Studio DSS registrato nello scorso meetup

Il meetup DataScienceSeed fa parte delle iniziative dell’associazione

IAML, Italian Association for Machine Learning

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DataScienceSeed#7 – Sicurezza Cyber-fisica: vehicle Platooning / Industralizzare il flusso di ML con MLFlow

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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.

Click sull’immagine per il pdf delle slide

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.

Click sull’immagine per il repository github della presentazione e del codice

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.

Clicl sull’immagine per pdf delle slide ed il link al dataset

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

Wonder Talent Investor

Gruppo IB