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Classificazioni di immagini

Dato un insieme di immagini che sono tutte etichettate con una singola categoria, si cerca di prevedere se questa categoria appare in un nuovo set di immagini di prova misurandone l’accuratezza delle previsioni.

Ad esempio, se sto studiando la categoria “gatto”, cercherò di identificare in immagini differenti se esse rappresentano un “gatto” oppure no.
Solitamente vengono studiate più di una categoria alla volta.

Per risolvere questo problema, i ricercatori di visione artificiale “insegnano” all’algoritmo a riconoscere un dataset di immagini di prova, in modo che diventino abbastanza abili da prevedere con elevata probabilità di cosa si tratti, e solo dopo fanno elaborare le immagini nuove al pc.

Tools & solution
Architettura

I framework e le applicazioni

Convolutional neural network

Nel settore della visione artificiale una delle innovazioni più promettenti negli ultimi anni sono state le reti neurali convoluzionali. Esse infatti hanno raggiunto una notevole rilevanza in quanto il loro record di errori di classificazione si è ridotto drasticamente, permettendo a Alex Krizhevsky di vincere la competizione mondiale nel 2012 di computer vision.

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Rete neurale artificiale

Quando parliamo di rete neurale intendiamo sia le reti neurali biologiche sia le reti neurali artificiali. Le reti neurali biologiche si riferiscono a ogni gruppo connesso di cellule nervose incluse nel nostro cervello mentre le reti neurali artificiali sono costrutti matematici, inizialmente progettati per approssimare i neuroni biologici del cervello.

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I nostri servizi

Gli operatori sanitari, dai medici ai ricercatori, hanno bisogno di strumenti informatici potenti e flessibili che consentano loro di lavorare da qualsiasi luogo, sia che si trovino in ospedale, sul campo da casa.

Strategy

Sviluppiamo insieme al cliente la vision e gli obiettivi generali. Definiamo le metriche e le analisi per ottenere i risultati attesi.

Development

Le applicazioni più recenti dell'apprendimento automatico sono il rilevamento di oggetti, la classificazione di oggetti e l'estrazione di informazioni rilevanti da immagini, documenti grafici e video.

Data Analysis

Real time e Data Blending. Disciplina che applica logica e matematica ai dati, per fornire informazioni utili al fine prendere, rapidamente, decisioni migliori. L'analisi viene completata entro pochi secondi o minuti dall'arrivo di nuovi dati.

Deep Learning / Computer vision

L'obiettivo è creare modelli di reti neurali che sono in grado di autoapprendere e perfezionarsi nel tempo. Questa “automazione intelligente” permette di analizzare più dati e prendere decisioni tempestive.

Working Process
Come lavoriamo

Processo di raccolta e analisi di grandi volumi di dati per estrarre informazioni con l’obiettivo primario di dare alle organizzazioni intuizioni sulle condizioni di mercato, sul comportamento dei clienti, rendendo l’attività decisionale più efficace e veloce rispetto alla concorrenza.

Impacts

Implicazioni per l’organizzazione, per il business, per il mercato, per i processi, per nuove opportunità.

Reporting

Le analisi sono utili
se le informazioni che ci danno sono comprensibili dal target che le deve leggere. Il tutto nel modo più semplice possibile.

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Data discovery

Analytics
Avere i dati non è abbastanza. E’ necessario applicare delle analisi (analytics) che trasformino questi dati in “visioni” significative (insights)