Modello bayesiano per la regressione di dati troncati con applicazione a dati biologici

In questa tesi vengono valutati gli effetti sui modelli di regressione lineare da parte di troncature deterministiche dei dati analizzati, e viene proposto un metodo alternativo per effettuare queste regressioni, che rimuova queste distorsioni. In particolare vengono discussi questi effetti nel campo della ricerca biologica, come nel progetto Mark-Age. Il progetto Mark-Age ha come obiettivo quello di ottenere un set di biomarcatori per l'invecchiamento, attraverso l'uso di metodi di data learning in analisi di tipo trasversale; elaborando cioè diverse variabili misurate sulle popolazioni esaminate riguardanti più sistemi fisiologici contemporaneamente e senza escludere interazioni locali fra queste. E' necessario tenere conto in queste analisi che questi dati sono deterministicamente troncati per via dei criteri di selezione sull’età dei partecipanti, e che questo ha un effetto rilevante sui metodi di analisi standard, i quali invece ipotizzano che non vi sarebbe alcuna relazione fra l’assenza di un dato ed il suo valore, se questo fosse misurato. In questa tesi vengono studiati gli effetti di questa troncatura sia per quanto riguarda la selezione di modelli ottimali, che della stima dei parametri per questi modelli. Vengono studiati e caratterizzati questi effetti nell'ambito di un toy model, che permette di quantificare la distorsione e la perdita di potenza dovuta alla troncatura. Viene inoltre introdotto un appropriato metodo di regressione, chiamato Tobit, che tenga conto di questi effetti. Questo metodo viene infine applicato ad un sottoinsieme dati del progetto Mark-Age, dimostrando una notevole riduzione del bias di predizione, ottenendo anche una stima della precisione di queste predizioni.

Analisi e applicazione dei processi di data mining al flusso informativo di sistemi real-time: Adattamento di un algoritmo di apprendimento automatico per la caratterizzazione e la ricerca di frequent patterns su macchine automatiche

La tesi da me svolta durante questi ultimi sei mesi è stata sviluppata presso i laboratori di ricerca di IMA S.p.a.. IMA (Industria Macchine Automatiche) è una azienda italiana che naque nel 1961 a Bologna ed oggi riveste il ruolo di leader mondiale nella produzione di macchine automatiche per il packaging di medicinali. Vorrei subito mettere in luce che in tale contesto applicativo l’utilizzo di algoritmi di data-mining risulta essere ostico a causa dei due ambienti in cui mi trovo. Il primo è quello delle macchine automatiche che operano con sistemi in tempo reale dato che non presentano a pieno le risorse di cui necessitano tali algoritmi. Il secondo è relativo alla produzione di farmaci in quanto vige una normativa internazionale molto restrittiva che impone il tracciamento di tutti gli eventi trascorsi durante l’impacchettamento ma che non permette la visione al mondo esterno di questi dati sensibili. Emerge immediatamente l’interesse nell’utilizzo di tali informazioni che potrebbero far affiorare degli eventi riconducibili a un problema della macchina o a un qualche tipo di errore al fine di migliorare l’efficacia e l’efficienza dei prodotti IMA. Lo sforzo maggiore per riuscire ad ideare una strategia applicativa è stata nella comprensione ed interpretazione dei messaggi relativi agli aspetti software. Essendo i dati molti, chiusi, e le macchine con scarse risorse per poter applicare a dovere gli algoritmi di data mining ho provveduto ad adottare diversi approcci in diversi contesti applicativi: • Sistema di identificazione automatica di errore al fine di aumentare di diminuire i tempi di correzione di essi. • Modifica di un algoritmo di letteratura per la caratterizzazione della macchina. La trattazione è così strutturata: • Capitolo 1: descrive la macchina automatica IMA Adapta della quale ci sono stati forniti i vari file di log. Essendo lei l’oggetto di analisi per questo lavoro verranno anche riportati quali sono i flussi di informazioni che essa genera. • Capitolo 2: verranno riportati degli screenshoot dei dati in mio possesso al fine di, tramite un’analisi esplorativa, interpretarli e produrre una formulazione di idee/proposte applicabili agli algoritmi di Machine Learning noti in letteratura. • Capitolo 3 (identificazione di errore): in questo capitolo vengono riportati i contesti applicativi da me progettati al fine di implementare una infrastruttura che possa soddisfare il requisito, titolo di questo capitolo. • Capitolo 4 (caratterizzazione della macchina): definirò l’algoritmo utilizzato, FP-Growth, e mostrerò le modifiche effettuate al fine di poterlo impiegare all’interno di macchine automatiche rispettando i limiti stringenti di: tempo di cpu, memoria, operazioni di I/O e soprattutto la non possibilità di aver a disposizione l’intero dataset ma solamente delle sottoporzioni. Inoltre verranno generati dei DataSet per il testing di dell’algoritmo FP-Growth modificato.

Deep learning for computer vision: a comparison between convolutional neural networks and hierarchical temporal memories on object recognition tasks

In recent years, Deep Learning techniques have shown to perform well on a large variety of problems both in Computer Vision and Natural Language Processing, reaching and often surpassing the state of the art on many tasks. The rise of deep learning is also revolutionizing the entire field of Machine Learning and Pattern Recognition pushing forward the concepts of automatic feature extraction and unsupervised learning in general. However, despite the strong success both in science and business, deep learning has its own limitations. It is often questioned if such techniques are only some kind of brute-force statistical approaches and if they can only work in the context of High Performance Computing with tons of data. Another important question is whether they are really biologically inspired, as claimed in certain cases, and if they can scale well in terms of "intelligence". The dissertation is focused on trying to answer these key questions in the context of Computer Vision and, in particular, Object Recognition, a task that has been heavily revolutionized by recent advances in the field. Practically speaking, these answers are based on an exhaustive comparison between two, very different, deep learning techniques on the aforementioned task: Convolutional Neural Network (CNN) and Hierarchical Temporal memory (HTM). They stand for two different approaches and points of view within the big hat of deep learning and are the best choices to understand and point out strengths and weaknesses of each of them. CNN is considered one of the most classic and powerful supervised methods used today in machine learning and pattern recognition, especially in object recognition. CNNs are well received and accepted by the scientific community and are already deployed in large corporation like Google and Facebook for solving face recognition and image auto-tagging problems. HTM, on the other hand, is known as a new emerging paradigm and a new meanly-unsupervised method, that is more biologically inspired. It tries to gain more insights from the computational neuroscience community in order to incorporate concepts like time, context and attention during the learning process which are typical of the human brain. In the end, the thesis is supposed to prove that in certain cases, with a lower quantity of data, HTM can outperform CNN.

Modelli e Strumenti di Classifciazione Automatica per il Controllo dell'Accesso su Piattaforme Big Data

Dall'analisi dei big data si possono trarre degli enormi benefici in svariati ambiti applicativi. Uno dei fattori principali che contribuisce alla ricchezza dei big data, consiste nell'uso non previsto a priori di dati immagazzinati in precedenza, anche in congiunzione con altri dataset eterogenei: questo permette di trovare correlazioni significative e inaspettate tra i dati. Proprio per questo, il Valore, che il dato potenzialmente porta con sè, stimola le organizzazioni a raccogliere e immagazzinare sempre più dati e a ricercare approcci innovativi e originali per effettuare analisi su di essi. L’uso fortemente innovativo che viene fatto dei big data in questo senso e i requisiti tecnologici richiesti per gestirli hanno aperto importanti problematiche in materia di sicurezza e privacy, tali da rendere inadeguati o difficilmente gestibili, gli strumenti di sicurezza utilizzati finora nei sistemi tradizionali. Con questo lavoro di tesi si intende analizzare molteplici aspetti della sicurezza in ambito big data e offrire un possibile approccio alla sicurezza dei dati. In primo luogo, la tesi si occupa di comprendere quali sono le principali minacce introdotte dai big data in ambito di privacy, valutando la fattibilità delle contromisure presenti all’attuale stato dell’arte. Tra queste anche il controllo dell’accesso ha riscontrato notevoli sfide causate dalle necessità richieste dai big data: questo elaborato analizza pregi e difetti del controllo dell’accesso basato su attributi (ABAC), un modello attualmente oggetto di discussione nel dibattito inerente sicurezza e privacy nei big data. Per rendere attuabile ABAC in un contesto big data, risulta necessario l’ausilio di un supporto per assegnare gli attributi di visibilità alle informazioni da proteggere. L’obiettivo di questa tesi consiste nel valutare fattibilità, caratteristiche significative e limiti del machine learning come possibile approccio di utilizzo.

"Cloudy": un'applicazione di assistenza allo shopping basata sulle API di Marketcloud

In questo lavoro di tesi si è analizzato il problema di creare un sistema di assistenza allo shopping integrabile in applicazioni e-commerce web e mobile sviluppate con le tecnologie messe a disposizione da Marketcloud, ovvero un progetto che punta a fornire strumenti per la realizzazione, la manutenzione, la gestione, la diffusione e la pubblicizzazione di tali applicazioni limitando i costi e le problematiche di sviluppo a carico delle aziende che intendono fornire servizi di e-commerce. Dopo aver discusso gli aspetti principali del progetto Marketcloud, sono state analizzate le necessità delle aziende interessate allo sviluppo del sistema di assistenza in esame, così come le aspettative degli utenti (i clienti) finali, ed è stato discusso perché fosse necessario e preferibile, nel caso in esame, non utilizzare soluzioni già presenti sul mercato. Infine, è stata progettata ed implementata un’applicazione web che includesse tale sistema e che fosse immediatamente integrabile tra i servizi già sviluppati da Marketcloud, testandone risultati, prestazioni, problemi e possibili sviluppi futuri. Al termine del lavoro di implementazione, il sistema e l'applicazione garantiscono all'utente finale l'utilizzo di tre funzioni: ricerca per categoria, ricerca libera, recommendation di prodotti. Per gestire la ricerca libera, è stato implementato un sistema di filtri successivi, ed una rete neurale multi-livello dotata di un opportuno algoritmo di machine learning per poter apprendere dalle scelte degli utenti; per la recommendation di prodotti, è stato utilizzato un sistema di ranking (classificazione). Le prestazioni della rete neurale sono state oggetto di attenta analisi.