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Rulex

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Progetti

Di seguito, una breve descrizione di alcuni tra i principali progetti su cui ho lavorato, come Head of Workflow Development per Rulex.

Enhanced AutoML

Rulex Enhanced AutoML espande il potenziale di Rulex Platform, rendendo la comprensione dei dati facile e veloce grazie a un flusso di lavoro guidato. Si prende cura di tutte le attività time-consuming necessarie per ottenere i dati pronti per le operazioni di machine learning, come data preparation, pre-processing e feature selection, oltre a consentire la creazione di modelli. L'AutoML di Rulex viene definito enhanced proprio sulla base dell'eccezionale livello di automazione offerto in termini di pre-processing dei dati. Fornisce anche una vasta gamma di algoritmi di modeling tra cui scegliere: oltre alla Logic Learning Machine (algoritmo esclusivo Rulex di Explainable AI), anche Support Vector Machine, Decision Trees, e molti altri.

Dynamic Pricing

Principalmente, i prezzi sono scelti sulla base dell'esperienza e delle tendenze di mercato. Tuttavia, ciò può portare a scelte subottime, con conseguenti riduzioni dei profitti. Per questa ragione, Rulex e Analytics2Go hanno sviluppato una soluzione di dynamic pricing, che consente, al contempo, efficacia e spiegabilità dei risultati.

Analisi dei modelli bancari

Supporto all'analisi riguardo i modelli di business bancari portata avanti con Rulex i cui risultati sono pubblicati in: Modelli di business: una verifica empirica sulle banche italiane con la Big Data Analytics", Antonella Trocino, Bancaria (edited by Italian Banking Association, ABI), March 2016.

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