Deep learning per il mondo business http://axyon.ai

Deep Learning: dove si usa?

Visione artificiale Riconoscimento facciale Lettura di scene Riconoscimento oggetti Individuazione comportamenti Guida autonoma

Riconoscimento vocale Speech-to-text Autenticazione Sequence labeling

Giochi AlphaGo Giochi ATARI Giochi text-based

Generazione contenuti Colorazione foto B/N Generazione immagini Generazione musica Generazione testi

Quando e perché usare il Deep Learning?

Quando e perchè funziona?

• Lavora molto bene quando ci sono

molti dati

(nel business:

Big Data

) •

Ricava

dai dati anche

informazioni e correlazioni ben nascoste

• Richiede

molta potenza computazionale

, che oggi è accessibile a costi contenuti

Challenge: trova il pattern!

Challenge: trova il pattern!

Modello classico lineare

Challenge: trova il pattern!

Random forest

Challenge: trova il pattern!

Gradient boosted machines

Challenge: trova il pattern!

Deep Learning

Challenge: trova il pattern!

Deep Learning + business: in quali casi?

Deep Learning nel business •

Finanza

: rischio di credito, trading, gestione patrimoni •

Assicurazioni

: rischio di copertura •

Produzione

: predizione rotture •

Marketing

: segmentazione mercato, predizione conversione, predizione fedeltà clienti •

E-commerce

: predizione acquisti, raccomandazione prodotti •

Medicina

: predizione e diagnosi da dati biometrici

Deep Learning nel business Dati in ingresso (Big Data)

Modello predittivo

Deep Learning Predizione

Si può fare (e lo abbiamo fatto)

Trading

Generazione predizioni alla base di un sistema di trading automatico (ora utilizzato da un Hedge Fund)

Rischio di credito

Predizione probabilità di default basata su dati di bilancio

Gestione patrimoni

Predizione allocazione patrimonio basata su intervista MIFID e dati anagrafici. Target: promotori finanziari

Marketing

Predizione probabilità di conversione utente durante prova gratuita

…e tanti altri “work in progress” •

Siti web

: predire la probabilità di conversione di un utente sulla base della sua attività di navigazione •

Produzione

: rilevamento automatico anomalie su macchine industriali •

E-commerce

: raccomandazione prodotti basato sulle attività di navigazione degli utenti

Le “spine” del Deep Learning • Sviluppare un modello predittivo

richiede molta programmazione ed ottimizzazione

•

Servono competenze

ed un’infrastruttura hardware apposita •

Data privacy

: in molti settori non si possono fare uscire dati, quindi affidarsi a servizi esterni non è sempre praticabile

Come abbiamo affrontato questi problemi?

Axyon Platform

Una piattaforma Deep Learning orientata ai problemi di business

Caratteristiche principali

• Consente la

prototipazione rapida

di modelli basati sul Deep Learning (la nostra mission) • Funziona in

cloud

, ma

si può anche installare

sull’infrastruttura del cliente •

Non richiede programmazione

(scrittura di codice) per la maggior parte dei problemi di predizione • Si utilizza tramite un’

interfaccia web

(usando il browser!)

Chi la usa?

• Data scientists • Tecnici con competenze base di Deep Learning

Strumenti per la valutazione dell’allenamento dei modelli

Feedback sulla capacità predittiva dei dati forniti

Gestione automatica bilanciamento potenza computazionale

Ottimizzazione e lancio task di allenamento direttamente da panello

Strumenti statistici per analisi dataset

Perché usare Axyon Platform?

Perché usare Axyon Platform?

• Focalizzata sullo

sviluppo rapido di modelli Deep Learning

per il business •

Abbassa notevolmente i costi

per la prototipazione e l’industrializzazione • Se si ha un reparto R&D,

si può utilizzare internamente

Nella pratica, come si procede?

Si ha un reparto R&D?

• Installazione della Axyon Platform in cloud o su infrastruttura del cliente • La Axyon Platform viene usata dal personale interno • Consulenza per formazione e supporto

Si vuole esternalizzare?

• Si forniscono i dati per sviluppare il modello • Consulenti esterni utilizzano la Axyon Platform per sviluppare il modello predittivo • Il modello predittivo viene esportato, installato e messo “live”

Collaborazioni

• Convenzione con centro Softech-ICT dell’Università di Modena e Reggio Emilia • Partecipanti iniziativa “Emilia Romagna Big Data Community”

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