{"id":909,"date":"2018-03-14T20:54:31","date_gmt":"2018-03-14T19:54:31","guid":{"rendered":"http:\/\/www.statisticaladvisor.com\/?page_id=909"},"modified":"2026-10-17T13:02:07","modified_gmt":"2026-10-17T11:02:07","slug":"data-mining","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.statisticaladvisor.com\/en\/servizi\/data-mining\/","title":{"rendered":"Data mining, Machine Learning e Artificial Intelligence"},"content":{"rendered":"

Data Mining e Machine Learning<\/h3>\n

Le tecniche di data mining<\/strong> e machine learning (ML)<\/strong> rappresentano l\u2019evoluzione pi\u00f9 avanzata dell\u2019analisi multivariata: consentono di esplorare, modellizzare e interpretare grandi volumi di dati complessi<\/strong> per fini predittivi, classificatori e descrittivi<\/strong>.<\/p>\n

La nostra esperienza unisce solide basi statistiche e competenze di ingegneria dei dati, permettendo di costruire pipeline di ML complete<\/strong>, dall\u2019esplorazione iniziale dei dati fino alla validazione e deploy del modello in ambiente operativo.<\/p>\n

\"Intelligenza<\/a><\/p>\n

\n

Tecniche e algoritmi implementabili<\/h4>\n

Siamo esperti nello sviluppo, tuning e confronto di una vasta gamma di modelli supervisionati e non supervisionati, tra cui:<\/p>\n

    \n
  • \n

    Reti Neurali Artificiali<\/strong>, incluse Radial Basis Function<\/strong>, Multilayer Perceptron<\/strong>, reti convoluzionali (CNN)<\/strong> e ricorrenti (RNN, LSTM)<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Alberi di Decisione<\/strong>, CART<\/strong>, CHAID<\/strong>, C5.0<\/strong>, e loro estensioni ensemble.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Regole di Associazione<\/strong> e analisi di pattern frequenti (es. Market Basket Analysis<\/em>).<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    MARS Splines (Multivariate Adaptive Regression Splines)<\/strong>, per modellare relazioni non lineari.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Support Vector Machines (SVM)<\/strong> per regressione e classificazione con kernel avanzati.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    K-Nearest Neighbours (KNN)<\/strong> e metodi basati su distanza.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Na\u00efve Bayes Classifier<\/strong>, anche in versioni multiclasse o con smoothing bayesiano.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Modelli ensemble<\/strong>, come:<\/p>\n

      \n
    • \n

      Bagged Models e Random Forest<\/strong>, per la riduzione della varianza;<\/p>\n<\/li>\n

    • \n

      Boosted Models<\/strong> (AdaBoost, GBM, XGBoost, CatBoost, LightGBM<\/em>), per massimizzare accuratezza e stabilit\u00e0.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n

    • \n

      Clustering e riduzione dimensionale<\/strong>, con tecniche come K-Means<\/strong>, DBSCAN<\/strong>, PCA<\/strong>, UMAP<\/strong>, t-SNE<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n

    • \n

      Deep Learning<\/strong> per dati tabulari, immagini e testo<\/strong>, incluse applicazioni di:<\/p>\n

        \n
      • \n

        Natural Language Processing (NLP)<\/strong>,<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Computer Vision (CV)<\/strong>,<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Transfer Learning<\/strong> e embedding multimodali<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

        \n

        Metodologia e best practices<\/h4>\n

        In ogni progetto adottiamo procedure rigorose per assicurare robustezza, riproducibilit\u00e0 e valore operativo<\/strong>:<\/p>\n

          \n
        • \n

          Suddivisione in train<\/strong>, validation<\/strong> e test set<\/strong>, con gestione bilanciata e cross-validation.<\/p>\n<\/li>\n

        • \n

          Ottimizzazione automatica<\/strong> degli iperparametri (grid search, Bayesian tuning, AutoML).<\/p>\n<\/li>\n

        • \n

          Valutazione delle performance tramite metriche specifiche (AUC, F1, RMSE, Gini, KS, log-loss).<\/p>\n<\/li>\n

        • \n

          Validazione esterna e temporale<\/strong>, per verificare stabilit\u00e0 e generalizzabilit\u00e0.<\/p>\n<\/li>\n

        • \n

          Analisi della replicabilit\u00e0 e tracciabilit\u00e0 dei risultati<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n

        • \n

          Explainable AI (xAI)<\/strong>: interpretazione trasparente di feature importance, shap values e partial dependence plots.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

          \n

          Integrazione con Intelligenza Artificiale Generativa<\/h4>\n

          Siamo inoltre in grado di supportarvi nell\u2019utilizzo operativo delle API dei principali provider AI<\/strong>, come:<\/p>\n

            \n
          • \n

            OpenAI \/ ChatGPT<\/strong>,<\/p>\n<\/li>\n

          • \n

            Google Gemini<\/strong>,<\/p>\n<\/li>\n

          • \n

            Anthropic Claude<\/strong>,<\/p>\n<\/li>\n

          • \n

            Hugging Face Transformers<\/strong>,<\/p>\n<\/li>\n

          • \n

            Mistral<\/strong>, Cohere<\/strong>, e altri.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

            Utilizziamo framework avanzati come LangChain<\/strong>, Ollama<\/strong>, LlamaIndex<\/strong> e vLLM<\/strong> per creare pipeline di AI ibrida<\/strong>, dove modelli predittivi classici e modelli linguistici (LLM) cooperano in modo efficiente per:<\/p>\n

              \n
            • \n

              automatizzare l\u2019analisi dei dati testuali,<\/p>\n<\/li>\n

            • \n

              generare insight da documenti non strutturati,<\/p>\n<\/li>\n

            • \n

              costruire assistenti data-driven interni,<\/p>\n<\/li>\n

            • \n

              arricchire i flussi di machine learning con componenti generative e di reasoning.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

              \n

              Servizi offerti<\/h4>\n
                \n
              • \n

                Progettazione end-to-end di modelli di machine learning.<\/p>\n<\/li>\n

              • \n

                Audit e validazione di modelli esistenti.<\/p>\n<\/li>\n

              • \n

                Costruzione di pipeline MLOps<\/strong> e automazione del training e deploy.<\/p>\n<\/li>\n

              • \n

                Formazione e supporto metodologico su ML, xAI e AI generativa<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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