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COGNITIVE COMPUTING

Il Cognitive Computing è l’analisi di varie forme di dati, strutturati o meno, provenienti da fonti eterogenee che possono essere utilizzati dalle aziende per elaborare strategie, espandere i propri servizi, programmare investimenti e  prendere decisioni future migliori in relazione al mercato di interesse. Rappresenta l’evoluzione del concetto di Business Intelligence, ovvero l’insieme di modelli, metodi, processi, persone e strumenti che consente alle aziende di convertire i dati in informazioni utili e significative e di distribuire tali informazioni al management nel momento in cui ne ha bisogno.

GLI AMBITI DELLA DATA INTELLIGENCE

COGNITIVE COMPUTING

BNova Cognitive Computing per connettere le scienze cognitive e l’informatica con l’obiettivo di simulare processi di pensiero umani attraverso modelli computazionali.

Usando algoritmi di auto apprendimento che sfruttano sistemi di data mining, pattern recognition ed elaborazione del linguaggio naturale NLP (Natural Language Processing), il computer può imitare il funzionamento del cervello umano.

Gli impieghi sono molti e appartengono agli ambiti più svariati: nel campo della diagnostica medica per esempio, nel retail per la realizzazione di personal shopper virtuali capaci di sfruttare i Big Data.

Un altro settore un cui trova applicazione la Cognitive Computing è quello delle multinazionali dell’energia, che interrogano e analizzano una gran mole di dati disponibili sotto forma di tabelle, immagini, progetti, testi.

Applicazione di riferimento: #PENTAHO  #R  #MATLAB  #DATAIKU

RECOMMENDATION

BNova è in grado di sviluppare applicazioni Recommender System, ovvero sistemi che tengono traccia delle preferenze esplicite fornite dagli utenti e che, attraverso l’uso di algoritmi di machine learning forniscono suggerimenti per lo sviluppo e la vendita dei  prodotti e servizi potenzialmente più interessanti per l’utente. BNova adotta tecniche sofisticate di statistica che consentono di analizzare in profondità le scelte effettuate in passato dall’utente (acquisto, recensione, voto, like) e le correlazioni tra comportamenti di utenti diversi per individuare affinità nascoste per poter suggerire prodotti in linea con i gusti o l’esigenza del cliente. BNova ha sviluppato un applicativo dal nome James, per attività di recommendation e market basket analysis.

Applicazione di riferimento: #PENTAHO  #NEO4J  #R

Experience: #JAMES

PREDICTIVE ANALYSIS

BNova Predictive Analytics o Analisi Predittiva: insieme di tecniche statistiche e di strumenti in grado di predire trend e pattern di comportamento, sulla base dell’elaborazione di dati storici e attuali.

Grazie a questa attività, è possibile sfruttare i dati per pianificare e prevedere le strategie che stanno alla base delle decisioni aziendali. L’analisi predittiva perseguita da BNova comprende processi come l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale.

Applicazione di riferimento: #PENTAHO

Experience: #JAMES

IMAGE RECOGNITION

BNova image recognition è il processo di identificazione e rilevamento di un oggetto o di una funzione in un’immagine o in un video digitale. E’ una tecnologia  utilizzata in molte applicazioni come i sistemi per l’automazione industriale, sistemi di sorveglianza e sicurezza.

I processi di Image recognition utilizzano spesso soluzioni di machine learning: un approccio di apprendimento automatico al riconoscimento delle immagini comporta l’identificazione e l’estrazione di caratteristiche chiave dalle immagini e il loro utilizzo come input per un modello di apprendimento automatico.

Applicazione di riferimento: #MATLAB  #R

ANALISI SEMANTICA

Attività BNova per assegnazione di significato all’espressione linguistica.

L’analisi semantica è il metodo più diffuso per l’analisi dei testi digitali. Negli ultimi anni le grandi aziende hanno dimostrato un interesse sempre maggiore nel voler utilizzare Big Data e tecnologia semantica per creare valore aggiunto. Le informazioni semantiche racchiuse nei dati, pongono molte sfide sopratutto relativamente Natural Language Processing , una branca a cavallo tra l’informatica, l’intelligenza artificiale e la linguistica che studia le interazioni tra computer e linguaggio umano. Uno dei compiti di un sistema di NLP relativo alla comprensione del linguaggio naturale è, ad esempio, la topic recognition e la sentiment analysis. BNova, insieme all’università di Pisa ha sviluppato un sistema di analisi multimodale cioè analisi integrata di testo e immagini. Il progetto MUSE prevede l’analisi semantica automatica di materiali digitali multimediali utilizzando tecniche di Natural Language Processing (NLP), Computer Vision (CV) e semantica distribuzionale per estrarre informazione da testi e immagini e consentire processi di indicizzazione e mining cross-modale.

Applicazione di riferimento: #PENTAHO  #R  #DATAIKU

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