Il Machine Learning è un insieme di metodi di analisi dati. Si basa sull’idea che i sistemi possano imparare dai dati, identificare autonomamente dei modelli e prendere decisioni affidabili e replicabili.

La disponibilità di dataset adeguati ricopre un ruolo primario per sviluppare buoni algoritmi di Machine Learning. Maggiore è la dimensione e qualità dei dataset forniti alla macchina, migliore sarà l’accuratezza dei modelli risultanti, soprattutto nell’ambito del riconoscimento di testi, oggetti e immagini.

Un dataset strutturato e marcato correttamente sarà in grado di influenzare positivamente lo sviluppo di algoritmi basati sull’apprendimento automatico. In ambiti come la Sentiment Analysis e la Computational Linguistic, un corpus annotato manualmente da esperti (definito gold standard) è fondamentale per ottenere buoni algoritmi.

I data scientist RES mettono le proprie competenze a disposizione dei clienti per aiutarli nella raccolta di dati e creazione di dataset specifici per il Machine Learning.

CREAZIONE DI DATASET: ATTIVITÀ

Raccolta o integrazione dei dati
Filtraggio
Tagging manuale dei dataset
Validazione e accuratezza

MACHINE LEARNING: VANTAGGI

Migliora i processi interni
Aumenta la produttività e redditività
Aiuta a contenere i costi
Consente di prendere decisioni migliori

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