Le tecniche di data mining e machine learning (ML) rappresentano modelli avanzati di analisi multivariata, progettati per analizzare grandi volumi di dati a fini di previsione e classificazione.
Siamo esperti nello sviluppo e nell’utilizzo delle seguenti tecniche di ML, così come sulla comparazione e valutazione delle loro performance predittive:
- Reti Neurali, incluse Radial Basis Function e Multilayer Perceptron.
- Alberi di Regressione e Classificazione, come Chaid e C5.0.
- Regole di Associazione.
- MARS Splines.
- Support Vector Machines (SVM).
- K-Nearest Neighbour Classifier (KNN).
- Naive Bayes Classifier.
- Bagged Models e Random Forest.
- Boosted Models, tra cui AdaBoost, GBM, XGBoost, CatBoost e LightGBM.
- Deep Learning per dati tabulari, immagini e testo, incluso il Natural Language Processing e la Computer Vision.
Nelle nostre analisi adottiamo le attuali best practices per assicurare la massima robustezza e applicabilità operativa, includendo:
- La suddivisione dei dati in set di allenamento, validazione e test.
- L’ottimizzazione degli iperparametri.
- La valutazione delle performance.
- La verifica della replicabilità dei risultati.
- L’interpretazione dei modelli e delle previsioni mediante tecniche di explainable artificial intelligence (xAI).