ELEMENTI da UTILIZZARE

TECNICHE E MODELLI DI MACHINE LEARNING

Referente: Università di Napoli

Caratteristiche
• Analisi dei processi produttivi e/o delle attrezzature con la finalità di individuare le tecniche di machine learning (supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning) più adatte al contesto.
• Definizione dei modelli più adatti.
• Supporto all’implementazione: dallo sviluppo alla sperimentazione e validazione dei modelli individuati.

A chi è rivolto
Aziende che si occupano di settori quali Logistica e Distribuzione, Healthcare, Advertising e Retail, Finanza, Assicurazioni, Streaming

Competenze richieste
I. Analisi dati
II. Programmazione

Servizi attivabili
• N/A

Vantaggi
• Possibilità di implementare routine di manutenzione predittiva;
• Ottimizzazione dei processi;
• Possibilità di implementare soluzioni di analisi dati e simulazione per la prognostica e diagnostica.

APPLICAZIONE IN AMBIENTI OPERATIVI DI MODELLI E TECNICHE DI MACHINE LEARNING

SMART MOBILITY IN OTTICA ECO-DRIVING E CCAM

MACHINE LEARNING PER LA MANUTENZIONE PREDITTIVA

MACHINE LEARNING PER LO SVILUPPO E/O TRASFORMAZIONE DI RETI DI SENSORI IN CYBER-PHYSICAL SYSTEMS

SPERIMENTAZIONE ED ADOZIONE DI SOLUZIONI DI SMART MOBILITY IN OTTICA ECO-DRIVING E CCAM