CDM Power Directions 2018, noi ci siamo!

Analitica 365 sarà presente alla quinta edizione di CDM POWER DIRECTIONS, l’evento organizzato dal nostro partner CDM Tecnoconsulting, in cui si parlerà dell’impatto delle nuove tecnologie digitali nel settore manifatturiero con esperti di settore, accademici e giornalisti.

Appuntamento il 25 ottobre prossimo, presso l'Hotel Parchi del Garda a Pacengo di Lazise (VR).

Il CDM POWER DIRECTIONS 2018 sarà un’occasione di dialogo e confronto per capire come intelligenza artificiale, machine learning e predictive analytics stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende gestiscono il loro business e scoprire le nuove frontiere della competitività.

Per una digital transformation di successo, sbarazzarsi dei classici strumenti di lavoro ha senso?

La trasformazione digitale è un insieme di tecnologie innovative, competenze strategiche e nuovi sistemi che se applicati abilmente possono dare alle imprese un grande vantaggio strategico ed economico.

In questo contesto, le aziende – indipendentemente dalle dimensioni e dal settore in cui operano - non possono astenersi dall’adozione di strumenti e tecnologie innovative a supporto dei processi aziendali.

Ma introdurre improvvisamente tecnologie completamente nuove potrebbe risultare opprimente per molte funzioni aziendali e potrebbe portarle a guardare alla digital transformation con distacco.

Ma allora quali tecnologie possono aiutare le imprese a trarre vantaggio dalla trasformazione digitale?

Il Machine Learning... tutti i giorni!

Machine Learning, Intelligenza artificiale, Big Data sono tutti termini molto diffusi oggi. E sicuramente ne avrai già sentito parlare, ma hai un’idea precisa di che cos’è il Machine Learning? E quali sono le sue applicazioni pratiche?

Detta in parole semplici, il Machine Learning (in italiano apprendimento automatico) è quella tecnologia attraverso la quale è possibile insegnare alle macchine, intese come computer, come svolgere determinate attività, identificare modelli autonomamente e prendere decisioni attraverso l’apprendimento dai dati, senza che siano state preventivamente ed esplicitamente programmate.

Queste macchine devono infatti essere in grado di adattarsi in modo indipendente a nuovi set di dati, in modo da riuscire a risolvere problemi sempre nuovi e differenti.

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