- Intelligenza artificiale, apprendimento automatico e profondo

machine learning

Intelligenza artificiale (AI) è sempre più sfruttato per elaborare grandi e crescenti quantità di dati, con risultati più accurati e veloci della programmazione informatica tradizionale.

Ispirata ai comportamenti umani e ai processi cognitivi, l'IA non deve essere confusa con il Machine o Deep Learning. Machine Learning è una branca dell'IA focalizzata su sviluppare algoritmi informatici e applicazioni che imparano dai dati e migliorare automaticamente nel tempo attraverso l'esperienza. deep learning si riferisce a un sottoinsieme di metodi di apprendimento automatico basati su reti neurali artificiali con apprendimento della rappresentazione.

L'apprendimento automatico è particolarmente utile e interessante nel mondo Internet of Things (IoT) a causa del gran numero di dispositivi che raccolgono e condividono dati non omogenei. Dopo essere passati attraverso un processo di analisi statistica, questi dati sono un tesoro per lo sviluppo di nuove applicazioni intelligenti. In una rete IoT possiamo riconoscere tre diversi layer,ognuno caratterizzato dalla disponibilità di diverse risorse e dati dove il Machine Learning è applicabile: Dispositivi IoT, dispositivi edge e cloud.

In Paradox Engineering, abbiamo integrato le più recenti tecniche di Machine Learning nei componenti della nostra piattaforma IoT, permettendo un uso prezioso a diversi livelli, dal cloud ai dispositivi edge e IoT, sfruttando al massimo le loro peculiarità e funzionalità.

Padroneggiamo tecnologie consolidate come TensorFlow, Doors e Google Colab. Le nostre soluzioni IoT forniscono un framework di sviluppo di Machine Learning per permette di utilizzare queste tecnologie in molteplici casi applicativi in modo semplice e trasparente. Gli sviluppatori possono facilmente integrare il Machine Learning come abilitatore per nuove funzionalità guidate dalle informazioni o per migliorare quelle esistenti.