Cinque risposte per capire cos’è il Data Mining

Cos’è il data mining? Come nasce?

Il data mining nasce negli anni ’60 come uno dei risultati delle ricerche effettuate nel campo della scienza dell’informazione e del comportamento cognitivo.

Il data mining ha avuto origine dalle ricerche indirizzate verso l’intelligenza artificiale, meglio nota oggi come machine learning.

I risultati di tali ricerche portarono a identificare quattro caratteristiche fondamentali dell’intelligenza:

  • Riconoscere schemi
  • Eseguire classificazioni
  • Prendere decisioni
  • Effettuare previsioni

Il data mining è una raccolta di algoritmi statistici, evolutivi, matematici e altro ancora, che permettono di realizzare, in varie gradazioni, le quattro attività suddette.

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Utilizzare Agenti Mobili Intelligenti per l’analisi dei dati

In questo articolo, basato sulla nostra esperienza sul campo, si ragiona in merito all’utilizzo di tecnologie basate sugli agenti mobili intelligenti. In particolare sulla loro applicazione a sistemi di analisi dati.

Prima di affrontare gli aspetti più tecnici delle tecnologie basate su agenti mobili intelligenti è opportuno riassumere rapidamente quali sono gli ambiti di analisi dati a cui ci si riferisce.

Punto di partenza di tutta la discussione sono i cosiddetti sistemi OLAP (on-line analytical processing), che consentono l’esecuzione di analisi multidimensionali, ossia la valutazione di alcune misure secondo differenti punti di vista (per esempio le vendite complessive per area geografica oppure per tipologia di prodotto). Normalmente questi sistemi si basano su data warehouse, ossia su tecnologie di basi di dati specializzate nella gestione di grandi volumi di dati.

Un altro aspetto di notevole interesse nella nostra discussione è quell’insieme eterogeneo di tecniche che spaziano dalla semplice statistica alla più complessa intelligenza artificiale e che vanno sotto il nome di data mining.

Nel corso dell’articolo si affronterà il problema di costituire un sistema in grado di soddisfare le funzionalità suddette basandosi non su dei normali componenti software tradizionali ma su un ecosistema di agenti mobili intelligenti di cui verrà definita un’architettura di massima.

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Acquisizione dati da fonti eterogenee e distribuite utilizzando Agenti Mobili Intelligenti

In un mondo in cui le fonti e le informazioni disponibili online, near-online e anche off-line sono in continuo e crescente aumento, è sempre più importante poter disporre di informazioni accurate, aggiornate ed esaustive, specialmente nell’ambito della ricerca.

Questo è stato l’obiettivo di Samurai (Sistema di Acquisizione dati Multi Utente distribuito su Reti ad Agenti Intelligenti), progetto che ha visto la realizzazione di un database centralizzato in cui vengono archiviate, nel rispetto delle normative vigenti sulla privacy e sulla proprietà intellettuale, informazioni tecniche, industriali, cliniche e commerciali disponibili a livello mondiale circa i materiali definiti biocompatibili.

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Manutenzione predittiva e IoT (Internet of Things)

Chiunque debba eseguire manutenzione su sistemi complessi è perfettamente consapevole della necessità di prevenire i guasti.

Un fermo causato da un guasto causa, in genere, notevoli costi e altri tipi di problemi che un fermo programmato non ha.

Sono possibili, quindi, varie strategie di manutenzione, da quella programmata ciclica a quella on-condition.

Tra le molteplici strategie possibili di manutenzione, la manutenzione predittiva ha una grande importanza in quanto essa viene eseguita quando, in base all’analisi dello stato del sistema, ciò evidenzia un’elevata probabilità di guasto imminente. Questo approccio è, però, uno dei più complessi dell’ingegneria della manutenzione e necessita di un pesante utilizzo di sensoristica, sistemi di vario genere e tecnologie innovative o, comunque, allo stato dell’arte.

La manutenzione predittiva è da molti ritenuta la più concreta ed efficace applicazione dell’Internet of Things (IoT).

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Motore di ricerca in logica fuzzy

Introduzione alla ricerca fuzzy

In questo articolo tratteremo di un’applicazione concreta della tecnologia fuzzy: la ricerca di corsi di formazione adatti alle proprie necessità in modo da raggiungere un determinato obiettivo in termini di competenze.

L’offerta formativa è oggi molto ampia e variegata e rende spesso complicato individuare il corso o il percorso formativo (ossia un’adeguata sequenza di corsi) più adatto per il raggiungimento di un determinato obiettivo professionale (ad esempio acquisire le conoscenze per diventare responsabile risorse umane) o per scegliere un adeguato percorso post laurea (ad esempio un master in piattaforme orbitanti).

Grazie ad Internet è possibile accedere a un numero enorme di corsi, disponibili spesso su siti tra loro molto differenti. Questa offerta è però spesso fonte di confusione e rende molto laborioso identificare l’evento formativo più adatto.

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