Classificazione e selezione di tecniche di visualizzazione per Big Data Analytics

La tesi presenta uno studio della libreria grafica per web D3, sviluppata in javascript, e ne presenta una catalogazione dei grafici implementati e reperibili sul web. Lo scopo è quello di valutare la libreria e studiarne i pregi e difetti per capire se sia opportuno utilizzarla nell'ambito di un progetto Europeo. Per fare questo vengono studiati i metodi di classificazione dei grafici presenti in letteratura e viene esposto e descritto lo stato dell'arte del data visualization. Viene poi descritto il metodo di classificazione proposto dal team di progettazione e catalogata la galleria di grafici presente sul sito della libreria D3. Infine viene presentato e studiato in maniera formale un algoritmo per selezionare un grafico in base alle esigenze dell'utente.

‘Data Augmentation’ per reti neurali profonde per la classificazione del segnale EEG

I recenti sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale hanno permesso una più adeguata classificazione del segnale EEG. Negli ultimi anni è stato dimostrato come sia possibile ottenere ottime performance di classificazione impiegando tecniche di Machine Learning (ML) e di Deep Learning (DL), facendo uso, per quest’ultime, di reti neurali convoluzionali (Convolutional Neural Networks, CNN). In particolare, il Deep Learning richiede molti dati di training mentre spesso i dataset per EEG sono limitati ed è difficile quindi raggiungere prestazioni elevate. I metodi di Data Augmentation possono alleviare questo problema. Partendo da dati reali, questa tecnica permette, la creazione di dati artificiali fondamentali per aumentare le dimensioni del dataset di partenza. L’applicazione più comune è quella di utilizzare i Data Augmentation per aumentare le dimensioni del training set, in modo da addestrare il modello/rete neurale su un numero di campioni più esteso, riducendo gli errori di classificazione. Partendo da questa idea, i Data Augmentation sono stati applicati in molteplici campi e in particolare per la classificazione del segnale EEG. In questo elaborato di tesi, inizialmente, vengono descritti metodi di Data Augmentation implementati nel corso degli anni, utilizzabili anche nell’ambito di applicazioni EEG. Successivamente, si presentano alcuni studi specifici che applicano metodi di Data Augmentation per migliorare le presentazioni di classificatori basati su EEG per l’identificazione dello stato sonno/veglia, per il riconoscimento delle emozioni, e per la classificazione di immaginazione motoria.