8 - 14 Marzo 2015 Santa Margherita Ligure (GE)

Marinella De Simone

Big Data e Neural Networks nel Complexity Management

Marinella De Simone

I Big Data quali ausilio nell’estrazione di informazioni per il Decision Making

Marinella De Simone

Visualizzare i dati per riuscire a vedere le informazioni che questi contengono

Marinella De Simone

I Big Data nel Complexity Management

Marinella De Simone

Caratteristiche dei sistemi complessi evolutivi: 1 - INTERDIPENDENZA

Marinella De Simone

Caratteristiche dei sistemi complessi evolutivi: 2 - FEEDBACK

Marinella De Simone

Caratteristiche dei sistemi complessi evolutivi: 3 - AUTO-ORGANIZZAZIONE

Marinella De Simone

Caratteristiche dei sistemi complessi evolutivi: 4 - EMERGENZA

Marinella De Simone

Caratteristiche dei sistemi complessi evolutivi: 5 - GERARCHIA

Marinella De Simone

L’osservatore fa parte del sistema

Marinella De Simone

SCHEMI

Marinella De Simone

PATTERN (Schemi ricorrenti)

Marinella De Simone

MORE IS DIFFERENT

Davide Anguita

Big Data Analytics

Davide Anguita

VOLUME Le 3 V dei Big Data

Davide Anguita

VELOCITY Le 3 V dei Big Data

Davide Anguita

VARIETY Le 3 V dei Big Data

Valerio Eletti

VERACITY La quarta V dei Big Data

Davide Anguita

Le fasi del ciclo di processo dei Big Data: 1 - ASTRAZIONE

Davide Anguita

Le fasi del ciclo di processo dei Big Data: 2 - MISURAZIONE

Davide Anguita

Le fasi del ciclo di processo dei Big Data: 3 - INDUZIONE

Davide Anguita

Le fasi del ciclo di processo dei Big Data: 4 - DEDUZIONE

Davide Anguita

Le fasi del ciclo di processo dei Big Data: 5 - AZIONE

Claudio Bergamini

L’architettura utile al processo dei Big Data HADOOP

Valerio Eletti

La vera e propria esplosione di dati creati, immagazzinati e da gestire

Valerio Eletti

Nuova tipologia di pensiero basata sul paradigma cognitivo complesso circolare

Valerio Eletti

I rischi dei Big Data: 1 - La veloce diffusione di segnali errati

Valerio Eletti

I rischi dei Big Data: 2 - Creazione di nicchie di pensiero omogeneo autorinforzantesi

Valerio Eletti

I rischi dei Big Data: 3 - Individuazione di falsi positivi causa errata interpretazione

Vinicio Pelino

Impossibilità di prevedere eventi futuri attraverso I dati

Vinicio Pelino

Esempi: La METEOROLOGIA

Vinicio Pelino

Esempi: L’INTELLIGENCE

Vinicio Pelino

Esempi: EPIDEMIOLOGIA, FLUSSI MIGRATORI, FAILED STATE INDEX, etc..

Vinicio Pelino

Diffusione di nuove tipologie di guerre

Vinicio Pelino

Il ciclo dell’Intelligence: 1 - PIANIFICAZIONE e DIREZIONE

Vinicio Pelino

Il ciclo dell’Intelligence: 2 - COLLEZIONE

Vinicio Pelino

Il ciclo dell’Intelligence: 3 - PROCESSING ed ESPLICITAZIONE

Vinicio Pelino

Il ciclo dell’Intelligence: 4 - ANALISI e PRODUZIONE

Vinicio Pelino

Il ciclo dell’Intelligence: 5 - DISSEMINAZIONE

Vinicio Pelino

TOY MODELS

Vinicio Pelino

Esempi: ANTI-TERRORISMO

Vinicio Pelino

I CIGNI NERI

Vinicio Pelino

Esempi: La pirateria internazionale

Gaetano Bruno Ronsivalle

Reti di Bayes

Gaetano Bruno Ronsivalle

Reti Neurali Artificiali Supervisionate: apprendimento a partire da I & O

Gaetano Bruno Ronsivalle

Reti Neurali Artificiali Non Supervisionate: Mappe di Kohonen

Gaetano Bruno Ronsivalle

Esempi: Reti Neurali applicate ad una riorganizzazione aziendale

Gaetano Bruno Ronsivalle

Esempi: Reti Neurali applicate alle metodologie anti-rapina nelle banche

Gaetano Bruno Ronsivalle

Esempi: Reti Neurali applicate alle metodologie anti-rapina degli ATM

Simona Carta

Gamification

Simona Carta

Gamification: Decodifica di messaggi criptati attraverso le reti neurali

Marisa Orlando

Gamification: le reti neurali applicate alla classificazione di Big Data

Felice Russo

Il Data Mining tortura i dati finché questi non confessano

Felice Russo

Uno strumento per il Data Mining: ORANGE

Massimo Bondi mbondi@imolinfo.it Imola Informatica S.p.A.

Big Data e Neural Networks nel Complexity Management

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