Data Mining e Machine Learning
Le tecniche di data mining e machine learning (ML) rappresentano l’evoluzione più avanzata dell’analisi multivariata: consentono di esplorare, modellizzare e interpretare grandi volumi di dati complessi per fini predittivi, classificatori e descrittivi.
La nostra esperienza unisce solide basi statistiche e competenze di ingegneria dei dati, permettendo di costruire pipeline di ML complete, dall’esplorazione iniziale dei dati fino alla validazione e deploy del modello in ambiente operativo.
Tecniche e algoritmi implementabili
Siamo esperti nello sviluppo, tuning e confronto di una vasta gamma di modelli supervisionati e non supervisionati, tra cui:
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Reti Neurali Artificiali, incluse Radial Basis Function, Multilayer Perceptron, reti convoluzionali (CNN) e ricorrenti (RNN, LSTM).
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Alberi di Decisione, CART, CHAID, C5.0, e loro estensioni ensemble.
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Regole di Associazione e analisi di pattern frequenti (es. Market Basket Analysis).
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MARS Splines (Multivariate Adaptive Regression Splines), per modellare relazioni non lineari.
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Support Vector Machines (SVM) per regressione e classificazione con kernel avanzati.
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K-Nearest Neighbours (KNN) e metodi basati su distanza.
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Naïve Bayes Classifier, anche in versioni multiclasse o con smoothing bayesiano.
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Modelli ensemble, come:
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Bagged Models e Random Forest, per la riduzione della varianza;
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Boosted Models (AdaBoost, GBM, XGBoost, CatBoost, LightGBM), per massimizzare accuratezza e stabilità.
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Clustering e riduzione dimensionale, con tecniche come K-Means, DBSCAN, PCA, UMAP, t-SNE.
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Deep Learning per dati tabulari, immagini e testo, incluse applicazioni di:
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Natural Language Processing (NLP),
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Computer Vision (CV),
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Transfer Learning e embedding multimodali.
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Metodologia e best practices
In ogni progetto adottiamo procedure rigorose per assicurare robustezza, riproducibilità e valore operativo:
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Suddivisione in train, validation e test set, con gestione bilanciata e cross-validation.
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Ottimizzazione automatica degli iperparametri (grid search, Bayesian tuning, AutoML).
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Valutazione delle performance tramite metriche specifiche (AUC, F1, RMSE, Gini, KS, log-loss).
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Validazione esterna e temporale, per verificare stabilità e generalizzabilità.
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Analisi della replicabilità e tracciabilità dei risultati.
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Explainable AI (xAI): interpretazione trasparente di feature importance, shap values e partial dependence plots.
Integrazione con Intelligenza Artificiale Generativa
Siamo inoltre in grado di supportarvi nell’utilizzo operativo delle API dei principali provider AI, come:
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OpenAI / ChatGPT,
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Google Gemini,
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Anthropic Claude,
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Hugging Face Transformers,
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Mistral, Cohere, e altri.
Utilizziamo framework avanzati come LangChain, Ollama, LlamaIndex e vLLM per creare pipeline di AI ibrida, dove modelli predittivi classici e modelli linguistici (LLM) cooperano in modo efficiente per:
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automatizzare l’analisi dei dati testuali,
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generare insight da documenti non strutturati,
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costruire assistenti data-driven interni,
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arricchire i flussi di machine learning con componenti generative e di reasoning.
Servizi offerti
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Progettazione end-to-end di modelli di machine learning.
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Audit e validazione di modelli esistenti.
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Costruzione di pipeline MLOps e automazione del training e deploy.
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Formazione e supporto metodologico su ML, xAI e AI generativa