Big data, nosql e machine learning: un'applicazione di prediction e recommendation basata sulle api di Amazon

In questa tesi sono stati introdotti e studiati i Big Data, dando particolare importanza al mondo NoSQL, approfondendo MongoDB, e al mondo del Machine Learning, approfondendo PredictionIO. Successivamente è stata sviluppata un'applicazione attraverso l'utilizzo di tecnologie web, nodejs, node-webkit e le tecnologie approfondite prima. L'applicazione utilizza l'interpolazione polinomiale per predirre il prezzo di un bene salvato nello storico presente su MongoDB. Attraverso PredictionIO, essa analizza il comportamento degli altri utenti consigliando dei prodotti per l'acquisto. Infine è stata effetuata un'analisi dei risultati dell'errore prodotto dall'interpolazione.

Progetto di un dispositivo wireless di feedback tattile per un sistema di ausilio per non vedenti o ipovedenti

La tesi è incentrata sullo studio e sulla progettazione di un dispositivo wireless di feedback tattile per un sistema di ausilio per non vedenti o ipovedenti. Il dispositivo composto da micro motori vibranti avvisa l'utente di imminenti ostacoli nel suo cammino. La rilevazione degli ostacoli è opera del visore, un sistema composto da una videocamera stereo, con elaborazione su FPGA, collegata ad un Odroid-U3. Viene trattato anche lo sviluppo di un'applicazione server, con relativa libreria di funzioni, che permette al visore di comunicare con dispositivi iOS esterni. Quest'ultima parte è avvenuta in collaborazione con il collega Luca Ranalli che si è occupato dell' App client per smartphone e tablet iOS.

Progettazione e implementazione di un sistema di predizione dell'abbandono degli utenti in una catena di palestre

L'abbandono del cliente, ossia il customer churn, si riferisce a quando un cliente cessa il suo rapporto con l'azienda. In genere, le aziende considerano un cliente come perso quando un determinato periodo di tempo è trascorso dall'ultima interazione del cliente con i servizi dell'azienda. La riduzione del tasso di abbandono è quindi un obiettivo di business chiave per ogni attività. Per riuscire a trattenere i clienti che stanno per abbandonare l'azienda, è necessario: prevedere in anticipo quali clienti abbandoneranno; sapere quali azioni di marketing avranno maggiore impatto sulla fidelizzazione di ogni particolare cliente. L'obiettivo della tesi è lo studio e l'implementazione di un sistema di previsione dell'abbandono dei clienti in una catena di palestre: il sistema è realizzato per conto di Technogym, azienda leader nel mercato del fitness. Technogym offre già un servizio di previsione del rischio di abbandono basato su regole statiche. Tale servizio offre risultati accettabili ma è un sistema che non si adatta automaticamente al variare delle caratteristiche dei clienti nel tempo. Con questa tesi si sono sfruttate le potenzialità offerte dalle tecnologie di apprendimento automatico, per cercare di far fronte ai limiti del sistema storicamente utilizzato dall'azienda. Il lavoro di tesi ha previsto tre macro-fasi: la prima fase è la comprensione e l'analisi del sistema storico, con lo scopo di capire la struttura dei dati, di migliorarne la qualità e di approfondirne tramite analisi statistiche il contenuto informativo in relazione alle features definite dagli algoritmi di apprendimento automatico. La seconda fase ha previsto lo studio, la definizione e la realizzazione di due modelli di ML basati sulle stesse features ma utilizzando due tecnologie differenti: Random Forest Classifier e il servizio AutoML Tables di Google. La terza fase si è concentrata su una valutazione comparativa delle performance dei modelli di ML rispetto al sistema storico.

Sviluppo di un sistema di riconoscimento di stenosi coronariche non gravi.

L’Intelligenza Artificiale è un campo dell’informatica che da tempo si afferma come valido strumento alternativo per la risoluzione di problemi tipicamente riservati esclusivamente all’intelletto umano. Se in principio gli algoritmi sfruttati nel campo dell’Intelligenza Artificiale erano basati su insiemi di regole codificate da esperti del dominio di applicazione dell’algoritmo, con l’arrivo del secondo millennio questo approccio è stato superato in favore di algoritmi che sfruttano grandi quantità di dati ed elevata potenza di calcolo per fare scelte ottimali. Un esempio di questo approccio può essere Deep Blue, che nel 1996, anche grazie ad un database di 4mila aperture e un’architettura che permetteva 11 GFLOPS fu la prima macchina a vincere una partita a scacchi contro un grande maestro. Col passare degli anni, l’aumentare degli investimenti e della ricerca, questo approccio ha portato alla strutturazione del campo dell’Apprendimento Automatico (Machine Learning, in inglese) dal quale sono scaturiti numerosi avanzamenti che hanno influenzato una moltitudine di ambiti: dall’agricoltura di precisione alla traduzione automatica, dal riconoscimento di frodi con carte di credito alla farmaceutica, dal marketing alla visione artificiale e molti altri, inclusa la medicina. Questo lavoro si concentra su proprio questioni relative al campo della medicina. In particolare si occupa di provare a riconoscere se le stenosi coronariche di un paziente sono gravi o meno attraverso l’uso di angiografie coronariche invasive e tomografie coronariche angiografiche; in maniera da diminuire delle angiografie coronariche invasive effettuate su pazienti che non ne hanno davvero bisogno.

Tecniche di machine learning per type inference di linguaggi tipati dinamicamente

In questa tesi vengono discusse le principali tecniche di machine learning riguardanti l'inferenza di tipo nei linguaggi tipati dinamicamente come Python. In aggiunta è stato creato un dataset di progetti Python per l'addestramento di modelli capaci di analizzare il codice

Sviluppo di un’app mobile con Realtà Aumentata e Machine Learning in contesto di biodiversità

Il volume di tesi ha riguardato lo sviluppo di un'applicazione mobile che sfrutta la Realtà Aumentata e il Machine Learning nel contesto della biodiversità. Nello specifico si è realizzato un modello di AI che permetta la classificazione di immagini di fiori. Tale modello è stato poi integrato in Android, al fine della realizzazione di un'app che riesca a riconoscere specifiche specie di fiori, oltre a individuare gli insetti impollinatori attratti da essi e rappresentarli in Realtà Aumentata.

Machine Learning in ambito assicurativo Un caso di studio

Il Machine Learning si sta rivelando una tecnologia dalle incredibili potenzialità nei settori più disparati. Le diverse tecniche e gli algoritmi che vi fanno capo abilitano analisi dei dati molto più efficaci rispetto al passato. Anche l’industria assicurativa sta sperimentando l’adozione di soluzioni di Machine Learning e diverse sono le direzioni di innovamento che ne stanno conseguendo, dall’efficientamento dei processi interni all’offerta di prodotti rispondenti in maniera adattiva alle esigenze del cliente. Questo lavoro di tesi è stato realizzato durante un tirocinio presso Unisalute S.p.A., la prima assicurazione in ambito sanitario in Italia. La criticità intercettata è stata la sovrastima del capitale da destinare a riserva a fronte dell’impegno nei confronti dell’assicurato: questo capitale immobilizzato va a sottrarre risorse ad investimenti più proficui nel medio e lungo termine, per cui è di valore stimarlo appropriatamente. All'interno del settore IT di Unisalute, ho lavorato alla progettazione e implementazione di un modello di Machine Learning che riesca a prevedere se un sinistro appena preso in gestione sarà liquidato o meno. Dotare gli uffici impegnati nella determinazione del riservato di questa stima aggiuntiva basata sui dati, sarebbe di notevole supporto. La progettazione del modello di Machine Learning si è articolata in una Data Pipeline contenente le metodologie più efficienti con riferimento al preprocessamento e alla modellazione dei dati. L’implementazione ha visto Python come linguaggio di programmazione; il dataset, ottenuto a seguito di estrazioni e integrazioni a partire da diversi database Oracle, presenta una cardinalità di oltre 4 milioni di istanze caratterizzate da 32 variabili. A valle del tuning degli iperparamentri e dei vari addestramenti, si è raggiunta un’accuratezza dell’86% che, nel dominio di specie, è ritenuta più che soddisfacente e sono emersi contributi non noti alla liquidabilità dei sinistri.

Il sistema di guida autonoma di Tesla

Analisi del mondo della guida autonoma dalle origini ad un ipotetico futuro. Introduzione ai concetti tecnici fondamentali della guida autonoma come machine learning e reti neurali. Approfondimento sul sistema di guida autonoma proprietario di Tesla chiamato "Full-Self Driving". Rapida carrellata su sistemi analoghi a quelli di Tesla sviluppati da Uber e Google.

Machine Learning in Applicazione alla Prevenzione del Morbo di Alzheimer

Il morbo di Alzheimer è ancora una malattia incurabile. Negli ultimi anni l'aumento progressivo dell'aspettativa di vita ha contribuito a un'insorgenza maggiore di questa patologia, specialmente negli stati con l'età media più alta, tra cui l'Italia. La prevenzione risulta una delle poche vie con cui è possibile arginarne lo sviluppo, ed in questo testo vengono analizzate le potenzialità di alcune tecniche di Machine Learning atte alla creazione di modelli di supporto diagnostico per Alzheimer. Dopo un'opportuna introduzione al morbo di Alzheimer ed al funzionamento generale del Machine Learning, vengono presentate e approfondite due delle tecniche più promettenti per la diagnosi di patologie neurologiche, ovvero la Support Vector Machine (macchina a supporto vettoriale, SVM) e la Convolutional Neural Network (rete neurale convoluzionale, CNN), con annessi risultati, punti di forza e principali debolezze. La conclusione verterà sul possibile futuro delle intelligenze artificiali, con particolare attenzione all'ambito sanitario, e verranno discusse le principali difficoltà nelle quali queste incombono prima di essere commercializzate, insieme a plausibili soluzioni.

Tecniche parallele di machine learning applicate a container

L’obiettivo di questa tesi `e l’estensione della conoscenza di un argomento già ampliamente conosciuto e ricercato. Questo lavoro focalizza la propria attenzione su una nicchia dell’ampio mondo della virtualizzazione, del machine learning e delle tecniche di apprendimento parallelo. Nella prima parte verranno spiegati alcuni concetti teorici chiave per la virtualizzazione, ponendo una maggior attenzione verso argomenti di maggior importanza per questo lavoro. La seconda parte si propone di illustrare, in modo teorico, le tecniche usate nelle fasi di training di reti neurali. La terza parte, attraverso una parte progettuale, analizza le diverse tecniche individuate applicandole ad un ambiente containerizzato.

tecniche di machine learning per la predizione del rating delle applicazioni all’interno di un play store

Il mio progetto di tesi ha come obiettivo quello di creare un modello in grado di predire il rating delle applicazioni presenti all’interno del Play Store, uno dei più grandi servizi di distribuzione digitale Android. A tale scopo ho utilizzato il linguaggio Python, che grazie alle sue librerie, alla sua semplicità e alla sua versatilità è certamen- te uno dei linguaggi più usati nel campo dell’intelligenza artificiale. Il punto di partenza del mio studio è stato il Dataset (Insieme di dati strutturati in forma relazionale) “Google Play Store Apps” reperibile su Kaggle al seguente indirizzo: https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamen- to, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applica- to quattro di↵erenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni. In particolare, sono state utilizzate:https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamento, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applicato quattro differenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni: Ridje, Regressione Lineare, Random Forest e SVR. Tali algoritmi sono stati applicati attuando due tipi diversi di trasformazioni (Label Encoding e One Hot Encoding) sulla variabile ‘Category’, con lo scopo di analizzare come le suddette trasformazioni riescano a influire sulla bontà del modello. Ho confrontato poi l’errore quadratico medio (MSE), l’errore medio as- soluto (MAE) e l’errore mediano assoluto (MdAE) con il fine di capire quale sia l’algoritmo più efficiente.

Modelli di Machine Learning per la Valutazione della Qualità del Vino

Descrizione, implementazione in Python e valutazione di modelli di Machine Learning e di tutte le sue fasi di Preprocessing, EDA, Training, Test e Evaluation, per valutare la qualità del vino attraverso le sue caratteristiche fisico-chimiche.

Una spiaggia policentrica : progetto di un sistema di centralita' urbane per la riqualificazione di Misano Adriatico

Il miglioramento dell’ambiente urbano e, in particolare, della qualità di vita dei cittadini, così come lo scriteriato consumo di territorio in favore della barbara cementificazione delle aree non edificate, sono diventate questioni di particolare rilievo nello scenario globale finalizzato al raggiungimento di un nuovo modello di sviluppo delle città. Gli abitanti dei centri urbani, oggi, sono costretti ad affrontare il sovraffollamento e i problemi ad esso connessi: il traffico, la congestione, l’inquinamento e gli effetti che questi fattori generano alla società. L’area oggetto di questa tesi, luogo a forte vocazione turistica, presenta questo tipo di problematiche soprattutto in corrispondenza della stagione estiva mentre, per il resto dell’anno, si trova ad affrontare il problema opposto di riduzione delle attività e dello spopolamento causate dalla stagionalità. L’espansione edilizia, avvenuta con estrema rapidità e durante un periodo caratterizzato da un forte sviluppo economico , non ha seguito gli indirizzi di un Piano che avrebbe se non altro evitato sprechi di territorio e una struttura così caotica. Tradizionalmente l’idea di densità è sempre stata considerata in maniera negativa rispetto alla questione urbana, in quanto simbolo di un uso intensivo e indiscriminato del territorio e causa della scarsa qualità di vita che caratterizza molte città. In realtà il concetto di densità può assumere un significato diverso: legato all’efficienza, alla qualità e alla sostenibilità. Densificare, infatti, secondo opportune linee guida e in relazione agli standard di qualità, significa sfruttare al meglio le risorse esistenti all’interno delle città, utilizzando il territorio senza sprechi e ricucendo le fratture in grado di generare situazioni di degrado ambientale. Un complesso e minuzioso processo di “densificazione” è in grado di apportare molti benefici al cittadino e alla comunità, come la trasformazione degli spazi inutilizzati o dismessi, la riduzione delle distanze e della mobilità veicolare, la limitazione dell’impatto energetico sull’ambiente e, non ultima, la promozione di una nuova immagine urbana connessa a nuove funzionalità e strutture. Densificare è però condizione necessaria ma non sufficiente per il miglioramento dell’ambiente urbano, infatti il termine “densità” non specifica nulla sul risultato qualitativo e quantitativo che si intende ottenere. “Creazione di un ambiente più propizio alla vita ed intenzionalità estetica sono i caratteri stabili dell’architettura; questi aspetti emergono da ogni ricerca positiva ed illuminano la città come creazione umana” . È in questo senso che deve essere letta la “densificazione” proposta da questa tesi per la riqualificazione di Misano Adriatico. Occorrerà riqualificare soprattutto quelle aree marginali del tutto prive dei requisiti urbani al fine di integrarle maggiormente al resto della città. A essa dovrà essere collegata una nuova visione di quelle che saranno le infrastrutture legate alla mobilità ed i servizi necessari alla vita della comunità. Essi non dovranno più essere visti come elementi di semplice collegamento o episodi isolati distribuiti a caso nel territorio, ma dovranno recuperare quell’importanza strategica che li portavano ad essere l’elemento catalizzatore e la struttura portante dell’espansione urbana. La riqualificazione della città sviluppata in questa tesi segue “la strategia dei luoghi complementari” teorizzata da O.M. Ungers secondo cui: “la città dei -luoghi complementari- è composta dal numero più grande possibile di aree diverse, nelle quali viene sviluppato un aspetto urbano particolare tenendo conto del tutto. In un certo senso è un sistema della -città nella città-. Ogni parte ha le sue proprie caratteristiche, senza però essere perfezionata e conclusa. […] Si cerca la molteplicità, la diversità, non l’unitarietà. La contraddizione, la conflittualità sono parte del sistema e rimangono insolute” . Il fine ultimo di questa tesi è quindi quello di proporre un’idea di città del nostro tempo, un prodotto complesso, non identificabile con un unico luogo ma con un insieme di luoghi che si sovrappongono e si integrano in maniera complementare mantenendo le peculiarità intrinseche del territorio a cui appartengono.

Sviluppo sostenibile e sistema di gestione ambientale: il caso green jazz.

Analisi di tutte le attività atte a incentivare la sostenibilità ambientale nel contesto del festival musicale "Time in Jazz"

Sistema di certificazione leed e valutazioni sull'applicazione ai terminal aeroportuali: Il caso del nuovo molo partenze dell'aeroporto di Bologna

Analisi del sitema di certificazione LEED ed applicazione del protocollo Nuove Costruzioni e Ristrutturazioni al progetto del Nuovo Molo Partenze dell'Aeroporto G. Marconi di Bologna. Individuazione delle criticità di tale sistema e proposta di un protocollo specifico per le realtà aeroportuali.