Machine Learning

Utilizziamo i più avanzati strumenti di Machine Learning
e Intelligenza Artificiale
per fornire ai nostri clienti strumenti innovativi di analisi e predizione.

Omnys è il primo partner EMEA di Amazon Forecast

Omnys è stata ufficialmente riconosciuta da Amazon come il 1° partner europeo che si è distinto nell’utilizzo, in modo abile e competente, del servizio Amazon Forecast su casi reali in ambito industriale.

Vai al sito Amazon >

Machine Learning e Big Data

Abbiamo utilizzato le infrastrutture BIG DATA in vari ambiti: dall’IoT al Machine Learning, dai Social Network alla Data Analysis per:

  • memorizzare ed elaborare grandi quantità di dati raccolti dai sensori (più di 100 mila rilevazioni al giorno per dispositivo);
  • realizzare console di analisi e visualizzazione dei dati in tempo reale;
  • progettare sistemi predittivi basati su algoritmi di Machine Learning (Multi-class, Regression- o Binary-based) in grado di generare predizioni in real time;
  • gestire relazioni multilivello (amicizia, parentela, interesse su più di 4 milioni di utenti) per erogare in tempo reale il social stream, like, commenti, risultati di ricerca.

Abbiamo capitalizzato la nostra esperienza nell’ambito dell'Intelligenza Artificiale in una piattaforma che utilizza algoritmi basati sul Deep Learning per addestrare modelli e fornire predizioni

READY-TO-USE
E’ un prodotto finito, pensato per essere utilizzabile anche da utenti non esperti.


HIGHLY SCALABLE
E’ basato su layer applicativi scalabili orizzontalmente che consentono di riconoscere pattern/schemi analizzando grandi quantità di dati.

MODEL AUTO-DISCOVERY
Può trovare autonomamente il modello migliore per i dati che si stanno analizzando, senza che l’utente debba effettuare alcuna scelta o configurazione.

MULTI DOMAIN
Non è focalizzato e/o ottimizzato per un solo dominio: analizza e gestisce qualsiasi tipo di dato, indipendentemente dal dominio a cui esso appartiene.

MODEL AUTO-IMPROVEMENT AND CLEANING
Comprende un sistema di auto-perfezionamento dei modelli grazie all’aggiunta automatizzata di nuovi dati e ad un sistema di pulizia automatica dei dati spurii.

Algoritmi supportati:
Neural Networks, Random Forest, SVM e Regressione Logistica, Classificatori Probabilistici, Linear regression, Isotonic regression, Survival regression, Gradient boost regressor, LSTM Neural Networks, IsolationForest, LGBRegressor, LGBClassifier.