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Naïve Bayes,
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Regression
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  • 1. Intelligenza Artificiale nella PA: esperienze e prospettive Roma, 5 Novembre 2019 MIUR - Roma
  • 3.
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  • 8. 8
  • 11. R. Fisher, K. Pearson, J. Neyman, E. Pearson e A. Wald il procedimento per cui si inducono le caratteristiche di una popolazione dall'osservazione di una parte di essa (detta "campione") si tratta di tecniche matemati che per quantificare il processo di apprendimento tramite l'esperienza
  • 12. Warren Mc Culloc Walter Pitts
  • 13.
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  • 20. Da: piano Triennale per l’informatica nella PA, AGID+Team Digitale BANCA DATI TITOLARE Repertorio nazionale dei dati territoriali (RNDT) AgID Anagrafe nazionale della popolazione residente (ANPR) Min. Interno Banca dati nazionale dei contratti pubblici (BDNCP) ANAC Casellario giudiziale Min. Giustizia Registro delle imprese Union Camere Archivi automatizzati in materia di immigrazione e di asilo Min. Interno Anagrafe nazionale degli assistiti (ANA) Min. Economia e Finanze e Min. Salute Anagrafe delle aziende agricole Regioni e Min. Politiche Agricole, Alimentari e Forestali Archivio nazionale dei numeri civici delle strade urbane (ANNCSU) ISTAT e Agenzia delle Entrate Base dati catastale Agenzia delle Entrate Indice delle Pubbliche amministrazioni (IPA) AgID Indice nazionale degli indirizzi di posta elettronica certificata di professionisti e imprese (INI-PEC) Ministero dello Sviluppo Economico Pubblico registro automobilistico (PRA) ACI Anagrafe tributaria Agenzia delle Entrate Catalogo dei dati delle Pubbliche amministrazioni AgID Catalogo dei servizi a cittadini e imprese AgID Sistema informativo nazionale federato delle infrastrutture (SINFI) Min. dello Sviluppo Economico
  • 21. Vorremmo: classificare / separare / mettere ordine / suggerire / riassumere / cercare
  • 22. Naïve Bayes, Decision Trees, Logistic Regression, k-nearest neighbors (kNN), Support Vector Machines (SVM) • spam filtering • language detection • separate docs by topics • sentiment analysis (good/bad) • character recognition • fraud detection • search for similar documents Classification Linear Regression, Polynomial Regression • forecast of time/space series • Automatic grading of students • medical diagnosis (benign/malignant) Regression
  • 23. Principal Component Analysis (PCA), Singular Value Decomposition (SVD), Latent Dirichlet Allocation (LDA), Latent Semantic Analysis (LSA) • give recommendations • complex data visualization • topic modeling and similar doc search • fake image analysis • risk management Dimensionality reduction K-means, Mean-shift, DBSCAN • market segmentation (classify users) • merge close points o maps • image compression • analyze and label new data • detect abnormal behavior Clustering
  • 24. Apriori, Euclat, FP-growth • forecast sales and discounts • analyze goods bought together • place products on shelves • analyze web surfing patterns Association Rule Learning Learning, SARSA, DQN, A3C, Genetic Algorithms • autonomous driving • robot vacuum • games • automatic trading • enterprise resource management Reinforcement Learning
  • 25. Multi Layer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Networks (RNN), Autoencoders • all other problems • object identification in photos and vid • speech recognition and synthesis • image’s style transfer • machine translation Neural networks Random Forest, Gradient Boosting • all other problems • search systems • computer vision • object detection Ensemble methods
  • 26. AI(ML)+BigData = Information ? Grazie per l’attenzione Si L'intelligenza artificiale (debole) può aiutare ad aggregare l’enorme flusso di dati. Ha la capacità di fornire analisi necessarie per estrarre Big Data significativi.