Seminari

MATLAB per l’analisi dati e modellazione predittiva

Città:
Torino
Sede:
Novotel Torino Corso Giulio Cesare
Data:
30 marzo 2017
Ora:
9:00 – 12:30

Presentazione

Le tecniche di acquisizione, analisi e modellazione del dato stanno assumendo un ruolo sempre più importante in ogni settore poiché consentono di ottenere informazioni strategiche per la definizione dei piani di sviluppo tecnologico e di business.

In questo seminario scoprirete le nuove funzionalità di MATLAB introdotte nelle ultime release e come possono essere impiegate in modo produttivo. A seguire verranno esplorate tecniche per l’acquisizione, l’analisi e la manipolazione efficace dei dati e le tecnologie di deployment di applicativi MATLAB.

Nell’ultima parte dell’incontro verrà mostrato un esempio su come impiegare le tecniche di Machine Learning per sviluppare modelli di manutenzione predittiva.

Punti principali

  • Ultime funzionalità introdotte in MATLAB per l’analisi e la gestione del dato
  • Tecniche di Machine Learning in MATLAB per la modellazione del dato
  • Deployment di un’applicazione
  • Modellazione predittiva

Chi dovrebbe partecipare

  • Ingegneri
  • Statistici
  • Informatici

Informazioni sul relatore

Simone Lombardi è in MathWorks dal febbraio 2016 ed è uno degli Application Engineer del Team Italiano. Nell’aprile del 2015, ha conseguito il titolo di dottore di ricerca in Ingegneria Meccanica presso l’Università degli Studi di Napoli Federico II. Durante le sue attività di ricerca, Simone ha utilizzato MATLAB per lo sviluppo di tecniche statistiche avanzate per l’analisi di grandi quantità di dati da processi combustione che si verificano in sistemi di propulsione (motori a combustione, turbine, ecc.). Simone ha anche collaborato con la University of Cambridge ed altri enti di ricerca nel campo dell’analisi di dati da processi di combustione e dell’ottimizzazione di processi e sistemi energetici. Simone è autore di diverse ricerche scientifiche pubblicate su riviste e atti di convegni internazionali. In MathWorks Simone si occupa principalmente di MATLAB con focus su argomenti di data analytics, modellazione ed ottimizzazione.

Agenda

Orario Titolo della Sessione
09:00 Welcome coffee
09:20 Introduzione
09:30 What’s New in MATLAB
In questa sessione saranno illustrate le principali funzionalità introdotte in MATLAB nelle ultime release.
10:15 Organizzare e modellare i dati
L’acquisizione e l’analisi dei dati è una delle ragioni principali per cui ingegneri e tecnici utilizzano MATLAB. In questa sessione vedremo come:
  • Acquisire, analizzare e visualizzare i dati
  • Filtrare e pulire i dati, aggregare dataset eterogenei
  • Integrare il processo di acquisizione ed elaborazione dati in ambienti software e/o hardware
11:00 Coffee Break
11:15 Tecniche di Machine Learning per la modellazione predittiva: un esempio di prognostica
Case study di modellazione di un sistema di manutenzione predittiva

In questo esempio si illustrano gli strumenti di Machine Learning disponibili in MATLAB per:
  • Selezionare la tipologia di modello basato su dati
  • Valutare le performance del modello
  • Fare deployment del modello predittivo sviluppato
12:00 Q&A