Big-data e Machine Learning per l'automotive

Presentazione

MATLAB è utilizzato dalle aziende automobilistiche per estrarre, da grandi quantità di dati, informazioni utili per i processi legati alla progettazione del veicolo e per formulare importanti decisioni.

In questo webinar scopriremo qual è la tecnologia più attuale in ambito di big data e machine learning e come questa possa essere applicata a problemi tradizionali che gli ingegneri del settore automobilistico si trovano tipicamente ad affrontare.

Punti principali:

• Accesso e analisi di dati memorizzati in formati di file comuni, come MDF
• Trattamento di quantità di dati troppo grandi per essere allocarti in memoria
• Lavorare con nuovi tipi di dati MATLAB che aiutano a dare un senso ai dati
• Prototipare ed affinare algoritmi di machine learning
• Esecuzione di modelli di apprendimento automatico su sistemi embedded
  

Informazioni sul relatore

Simone Lombardi è in MathWorks dal febbraio 2016 ed è uno degli Application Engineer del Team Italiano. Ha conseguito il titolo di dottore di ricerca in Ingegneria Meccanica presso l’Università degli Studi di Napoli Federico II. Durante le sue attività di ricerca, Simone ha utilizzato MATLAB per lo sviluppo di tecniche statistiche avanzate per l’analisi di grandi quantità di dati da processi combustione che si verificano in sistemi di propulsione (motori a combustione, turbine, ecc.). Inoltre, Simone ha collaborato con l’Università degli Studi del Sannio ed altri enti di ricerca nel campo della modellistica ed ottimizzazione di sistemi e processi energetici. In MathWorks Simone si occupa principalmente di MATLAB con focus su argomenti di data analytics, modellazione matematica ed ottimizzazione.

Per gli utenti Flash: per visualizzare la tavola dei contenuti, passare il puntatore del mouse sul video.