Rialto™
Rialto™ è una piattaforma che supporta la realizzazione e l’esecuzione di soluzioni applicative di Intelligenza Artificiale, abilita l’analisi ed il monitoraggio di Big Data, la previsione dei fenomeni e la spiegazione dei modelli decisionali.
Caratteristiche
Rialto™ è estendibile, scalabile e facilmente integrabile nei contesti operativi dei clienti
Approccio deduttivo e induttivo
Rialto™ combina metodi “data oriented” basati sul machine learning e deep learning con meccanismi di ragionamento automatic e Answer Set Programming
Estendibile e facilmente integrabile
Rialto™ può essere esteso con algoritmi e modelli implementati degli utenti. Inoltre, la piattaforma può essere facilmente integrata tramite API e servizi REST
Cloud native
La piattaforma abilita lo storage e l’elaborazione di grandi quantità di dati, sia on-premise che in cloud
Explanation
I modelli di Intelligenza Artificiale sono resi comprensibili ai decisori, abilitando una migliore cooperazione uomo-macchina
Componenti della piattaforma
Rialto™ è stato progettato per gestire l’intero ciclo di vita di analisi dei dati, mettendo a disposizione un ambiente interattivo per gli analisti ed un server applicativo per l’automazione dei processi di Intelligenza Artificiale.
Rialto™ Data Scientist Environment
Rialto™ DSE è un ambiente “autore”, che mette a disposizione dei data scientist tutti gli strumenti necessari per progettare e testare in modo interattivo I processi (workflow) di analisi dei dati.
Rialto™ Server
Rialto™ Server è un modulo software, disponibile on-premise oppure in cloud, che abilita l’esecuzione automatica dei workflow di analisi dei dati, e che può interagire con I sistemi del cliente finale. Rialto™ Server supporta tecniche di big data analytics e real-time data processing.
Funzionalità
Rialto™ abilita l’analisi dei dati secondo la metodologia CRISP-DM, consentendo alle aziende di elaborare i propri dati per migliorare la qualità degli stessi e supportare decisioni strategiche e operative.
Data understanding
Rialto™ supporta la fase di Data Acquisition tramite moduli per l’acquisizione dei dati da sorgenti esterne eterogenee.
Inoltre sono messi a disposizione algoritmi e meccanismi di Data Exploration per consentire una maggiore comprensione dei dati disponibili.
Data preparation
Sono suppportate diverse tecniche di Data Processing:
– Filtering: selezione dei dati pertinenti, in base alla rilevanza dei vari attributi e delle informazioni disponibili
– Cleaning: gestione dei dati mancanti, degli errori sui dati e dei dati sparsi;
– Normalizzazione ed integrazione.
Modeling e Evaluation
Vengono messi a disosizione algoritmi descrittivi e predittivi, oltre a tecniche di ragionamento automatico.
Le performance dei modelli possono essere valutate formalmente tramite una serie di strumenti allo stato dell’arte messi a disposizione degli utenti.
Deployment
I processi di analisi dei dati ed i modelli realizzati tramite il modulo autore di Rialto™ sono eseguiti da Rialto™ Server, che consente l’automazione delle elaborazioni e l’interoperabilità con l’infrastruttura del cliente.
