[opendatasicilia] domanda sul tema big data

[Riccardo Grosso]

Ciao a Tutti.

Riporto la domanda che mi e' stata fatta da un amico.

Non essendo io un esperto di big data, la ribalto cosi' come e', nella speranza di vostre risposte o indirizzamenti verso altri esperti:

Ciao Riccardo, vorrei chiederti un consiglio di tipo lavorativo, se posso. Dato che so che hai lavorato molto con i big data, in azienda stiamo cercando di sviluppare delle interfacce per una AI, di modo da offrire una serie di servizi ai clienti. Le maggiori problematiche che stiamo incontrando non è tanto la AI (ne utilizziamo una sviluppata nell'università di Oxford il cui nome ora non ricordo), ma riuscire a sviluppare appunto delle interfacce fruibili nei vari progetti per comunicare con la stessa. So che detto così è un po' generico (se necessiti di dettagli, dimmelo), ma sapresti per caso indirizzarmi verso qualche libro/risorsa che possa instradare i nostri sforzi? Il problema è che questo è un campo vastissimo in grande evoluzione e rischiamo di concentrarci sulle risorse sbagliate. Grazie mille

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[Andrea Nelson Mauro]

Riccardo, in effetti è un domandone da 1 milione di dollari!!!! :))))

Dunque, per AI immagino che si intenda Artificial Intelligence, e quindi machine learning.

Se non mi sto facendo un film, vuol dire che loro prendono Bigdata o cmq genericamente dati, li danno in pasto a un sofware di machine learning che li classifica per bene e poi ne ottengono degli output.

Se è così, parliamo di interfacce di vari tipi:

• Interfacce di interrogazione: classiche API RESTful e/o webhook
• Interfacce più 'umane': motori e strumenti di ricerca, chatbot, voice recognition...
• Interfacce più visive complesse di data discovery, tipo Kibana

C'è un dibattito frenetico per ora sul tema, guarda ad esempio quando post ci sono su medium

https://medium.com/search?q=Artificial%20intelligence%20interface

Spero di essere stato utile!

Il giorno 5 dicembre 2016 14:30, Riccardo Grosso <[hidden email]> ha scritto:

Ciao a Tutti.

Riporto la domanda che mi e' stata fatta da un amico.

Non essendo io un esperto di big data, la ribalto cosi' come e', nella speranza di vostre risposte o indirizzamenti verso altri esperti:

Ciao Riccardo, vorrei chiederti un consiglio di tipo lavorativo, se posso. Dato che so che hai lavorato molto con i big data, in azienda stiamo cercando di sviluppare delle interfacce per una AI, di modo da offrire una serie di servizi ai clienti. Le maggiori problematiche che stiamo incontrando non è tanto la AI (ne utilizziamo una sviluppata nell'università di Oxford il cui nome ora non ricordo), ma riuscire a sviluppare appunto delle interfacce fruibili nei vari progetti per comunicare con la stessa. So che detto così è un po' generico (se necessiti di dettagli, dimmelo), ma sapresti per caso indirizzarmi verso qualche libro/risorsa che possa instradare i nostri sforzi? Il problema è che questo è un campo vastissimo in grande evoluzione e rischiamo di concentrarci sulle risorse sbagliate. Grazie mille

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[cristiano longo (tramite Documenti Google)]

Inverno Muto o skynet, entrambe però c'è una grossa possibilità che sviluppino una autocoscienza .

Il 05 dic 2016 14:30, "Riccardo Grosso" <[hidden email]> ha scritto:

Ciao a Tutti.

Riporto la domanda che mi e' stata fatta da un amico.

Non essendo io un esperto di big data, la ribalto cosi' come e', nella speranza di vostre risposte o indirizzamenti verso altri esperti:

Ciao Riccardo, vorrei chiederti un consiglio di tipo lavorativo, se posso. Dato che so che hai lavorato molto con i big data, in azienda stiamo cercando di sviluppare delle interfacce per una AI, di modo da offrire una serie di servizi ai clienti. Le maggiori problematiche che stiamo incontrando non è tanto la AI (ne utilizziamo una sviluppata nell'università di Oxford il cui nome ora non ricordo), ma riuscire a sviluppare appunto delle interfacce fruibili nei vari progetti per comunicare con la stessa. So che detto così è un po' generico (se necessiti di dettagli, dimmelo), ma sapresti per caso indirizzarmi verso qualche libro/risorsa che possa instradare i nostri sforzi? Il problema è che questo è un campo vastissimo in grande evoluzione e rischiamo di concentrarci sulle risorse sbagliate. Grazie mille

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[Alfredo Serafini]

Dunque, per AI immagino che si intenda Artificial Intelligence, e quindi machine learning.

si e no: il machine learning è un pezzo consitente di ciò che si intende intelligenza artificiale, però nella pratica si combina agli altri ambiti, tra cui tutta la parte "semantica" (da web semantico a linked data) e soprattutto l'information retrieval, che è poi spesso la vera "trincea" dove gli algoritmi si scontrano con la realtà :-)

 

Se non mi sto facendo un film, vuol dire che loro prendono Bigdata o cmq genericamente dati, li danno in pasto a un sofware di machine learning che li classifica per bene e poi ne ottengono degli output.

dipende da ciò che intendiamo per classificazione: in genere come tipologia di task fa parte dell'information retrieval, e di solito sono almeno tre gli elementi essenziali da valutare:

• individuazione delle feature caratteristiche sul dominio dei dati: in pratica un sottoinsieme delle informazioni tali da caratterizzare la rilevanza di un dato documento, la sua pertinenza ad un gruppo di documenti, o la semantica implicita che descrive.
• pertinenza: in particolar modo se parliamo di sistemi di ricerca e navigazione
• usabilità, comprensibilità delle interfacce, trovabilità dell'informazione.

In pratica: se avete già un buon motore di machine learning e vi va di costruire interfacce fruibili, vi serve allora introdurre strumenti di information retrieval come Elasticsearch o Solr, e  progettare una buona UX sulla base delle capacità offerte dai sistemi, magari perfezionando la pertinenza dei dati rispetto a ricerche e classificazioni con il supporto degli algoritmi di ML e di un po' di linked data e vocabolari standard.
Il "motore" così immaginato può a quel punto essere declinato nei modi suggeriti da Andrea sopra:

• servizi per machine-machine (API RESTful, etc)
• servizi per human-machine e HCI in generale (qui dipende da quale sia il contesto di nuovo: dai sensori allo speech2text, a semplici SMS, qualsiasi cosa praticamente)
• interfacce di business intelligence: Kibana o anche KIBI, entrambe basate su Elastichesearch e quindi Lucene, o le corrispettive per Solr, o ancora Pentaho (che utilizza come motore di ML l'ottimo Weka che è anche estensibile, quindi potreste "pluggarci" dentro i vostri algoritmi, magari ;-)), o tante altre ancora

Per orientarsi un po', io suggerirei di partire dal sempre classico libro sull'Information Retrieval di Stanford: http://nlp.stanford.edu/IR-book/pdf/01bool.pdf

e poi qualcosina su HCI: https://www.interaction-design.org/literature/book/the-glossary-of-human-computer-interaction (la parte sull'affordance è sempre IMHO un ottimo punto di partenza anche nel progetto di API non destinate ad esseri umani)

saluti,

Alfredo

 

Il giorno 5 dicembre 2016 14:30, Riccardo Grosso <<a href="javascript:" target="_blank" gdf-obfuscated-mailto="0qhBxW2ACAAJ" rel="nofollow" onmousedown="this.href=&#39;javascript:&#39;;return true;" onclick="this.href=&#39;javascript:&#39;;return true;">[e-mail]> ha scritto:

Ciao a Tutti.

Riporto la domanda che mi e' stata fatta da un amico.

Non essendo io un esperto di big data, la ribalto cosi' come e', nella speranza di vostre risposte o indirizzamenti verso altri esperti:

Ciao Riccardo, vorrei chiederti un consiglio di tipo lavorativo, se posso. Dato che so che hai lavorato molto con i big data, in azienda stiamo cercando di sviluppare delle interfacce per una AI, di modo da offrire una serie di servizi ai clienti. Le maggiori problematiche che stiamo incontrando non è tanto la AI (ne utilizziamo una sviluppata nell'università di Oxford il cui nome ora non ricordo), ma riuscire a sviluppare appunto delle interfacce fruibili nei vari progetti per comunicare con la stessa. So che detto così è un po' generico (se necessiti di dettagli, dimmelo), ma sapresti per caso indirizzarmi verso qualche libro/risorsa che possa instradare i nostri sforzi? Il problema è che questo è un campo vastissimo in grande evoluzione e rischiamo di concentrarci sulle risorse sbagliate. Grazie mille

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<a href="http://nelfuturo.com/autore/Riccardo-Grosso" target="_blank" rel="nofollow" onmousedown="this.href=&#39;http://www.google.com/url?q\x3dhttp%3A%2F%2Fnelfuturo.com%2Fautore%2FRiccardo-Grosso\x26sa\x3dD\x26sntz\x3d1\x26usg\x3dAFQjCNHWaNWPGkrI2c5m_bi-PQgEaMWNdQ&#39;;return true;" onclick="this.href=&#39;http://www.google.com/url?q\x3dhttp%3A%2F%2Fnelfuturo.com%2Fautore%2FRiccardo-Grosso\x26sa\x3dD\x26sntz\x3d1\x26usg\x3dAFQjCNHWaNWPGkrI2c5m_bi-PQgEaMWNdQ&#39;;return true;">http://nelfuturo.com/autore/Riccardo-Grosso

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Andrea Nelson Mauro - Datajournalist
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[Alfredo Serafini]

(qui il libro completo di Stanford: http://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/irbook.html per errore avevo linkato solo il primo capitolo, pardon :-))

Il giorno martedì 6 dicembre 2016 01:12:18 UTC+1, Alfredo Serafini ha scritto:

Dunque, per AI immagino che si intenda Artificial Intelligence, e quindi machine learning.

si e no: il machine learning è un pezzo consitente di ciò che si intende intelligenza artificiale, però nella pratica si combina agli altri ambiti, tra cui tutta la parte "semantica" (da web semantico a linked data) e soprattutto l'information retrieval, che è poi spesso la vera "trincea" dove gli algoritmi si scontrano con la realtà :-)

 

Se non mi sto facendo un film, vuol dire che loro prendono Bigdata o cmq genericamente dati, li danno in pasto a un sofware di machine learning che li classifica per bene e poi ne ottengono degli output.

dipende da ciò che intendiamo per classificazione: in genere come tipologia di task fa parte dell'information retrieval, e di solito sono almeno tre gli elementi essenziali da valutare:

• individuazione delle feature caratteristiche sul dominio dei dati: in pratica un sottoinsieme delle informazioni tali da caratterizzare la rilevanza di un dato documento, la sua pertinenza ad un gruppo di documenti, o la semantica implicita che descrive.
• pertinenza: in particolar modo se parliamo di sistemi di ricerca e navigazione
• usabilità, comprensibilità delle interfacce, trovabilità dell'informazione.

In pratica: se avete già un buon motore di machine learning e vi va di costruire interfacce fruibili, vi serve allora introdurre strumenti di information retrieval come Elasticsearch o Solr, e  progettare una buona UX sulla base delle capacità offerte dai sistemi, magari perfezionando la pertinenza dei dati rispetto a ricerche e classificazioni con il supporto degli algoritmi di ML e di un po' di linked data e vocabolari standard.
Il "motore" così immaginato può a quel punto essere declinato nei modi suggeriti da Andrea sopra:

• servizi per machine-machine (API RESTful, etc)
• servizi per human-machine e HCI in generale (qui dipende da quale sia il contesto di nuovo: dai sensori allo speech2text, a semplici SMS, qualsiasi cosa praticamente)
• interfacce di business intelligence: Kibana o anche KIBI, entrambe basate su Elastichesearch e quindi Lucene, o le corrispettive per Solr, o ancora Pentaho (che utilizza come motore di ML l'ottimo Weka che è anche estensibile, quindi potreste "pluggarci" dentro i vostri algoritmi, magari ;-)), o tante altre ancora

Per orientarsi un po', io suggerirei di partire dal sempre classico libro sull'Information Retrieval di Stanford: <a href="http://nlp.stanford.edu/IR-book/pdf/01bool.pdf" target="_blank" rel="nofollow" onmousedown="this.href=&#39;http://www.google.com/url?q\x3dhttp%3A%2F%2Fnlp.stanford.edu%2FIR-book%2Fpdf%2F01bool.pdf\x26sa\x3dD\x26sntz\x3d1\x26usg\x3dAFQjCNHyQa9Ko16dQcuGUWegYFINUgQp_A&#39;;return true;" onclick="this.href=&#39;http://www.google.com/url?q\x3dhttp%3A%2F%2Fnlp.stanford.edu%2FIR-book%2Fpdf%2F01bool.pdf\x26sa\x3dD\x26sntz\x3d1\x26usg\x3dAFQjCNHyQa9Ko16dQcuGUWegYFINUgQp_A&#39;;return true;">http://nlp.stanford.edu/IR-book/pdf/01bool.pdf

e poi qualcosina su HCI: <a href="https://www.interaction-design.org/literature/book/the-glossary-of-human-computer-interaction" target="_blank" rel="nofollow" onmousedown="this.href=&#39;https://www.google.com/url?q\x3dhttps%3A%2F%2Fwww.interaction-design.org%2Fliterature%2Fbook%2Fthe-glossary-of-human-computer-interaction\x26sa\x3dD\x26sntz\x3d1\x26usg\x3dAFQjCNFITgRaMlsmwiwQ78Y7O02ZoTxmBw&#39;;return true;" onclick="this.href=&#39;https://www.google.com/url?q\x3dhttps%3A%2F%2Fwww.interaction-design.org%2Fliterature%2Fbook%2Fthe-glossary-of-human-computer-interaction\x26sa\x3dD\x26sntz\x3d1\x26usg\x3dAFQjCNFITgRaMlsmwiwQ78Y7O02ZoTxmBw&#39;;return true;">https://www.interaction-design.org/literature/book/the-glossary-of-human-computer-interaction (la parte sull'affordance è sempre IMHO un ottimo punto di partenza anche nel progetto di API non destinate ad esseri umani)

saluti,

Alfredo

 

Il giorno 5 dicembre 2016 14:30, Riccardo Grosso <[hidden email]> ha scritto:

Ciao a Tutti.

Riporto la domanda che mi e' stata fatta da un amico.

Non essendo io un esperto di big data, la ribalto cosi' come e', nella speranza di vostre risposte o indirizzamenti verso altri esperti:

Ciao Riccardo, vorrei chiederti un consiglio di tipo lavorativo, se posso. Dato che so che hai lavorato molto con i big data, in azienda stiamo cercando di sviluppare delle interfacce per una AI, di modo da offrire una serie di servizi ai clienti. Le maggiori problematiche che stiamo incontrando non è tanto la AI (ne utilizziamo una sviluppata nell'università di Oxford il cui nome ora non ricordo), ma riuscire a sviluppare appunto delle interfacce fruibili nei vari progetti per comunicare con la stessa. So che detto così è un po' generico (se necessiti di dettagli, dimmelo), ma sapresti per caso indirizzarmi verso qualche libro/risorsa che possa instradare i nostri sforzi? Il problema è che questo è un campo vastissimo in grande evoluzione e rischiamo di concentrarci sulle risorse sbagliate. Grazie mille

--

<a href="http://nelfuturo.com/autore/Riccardo-Grosso" rel="nofollow" target="_blank" onmousedown="this.href=&#39;http://www.google.com/url?q\x3dhttp%3A%2F%2Fnelfuturo.com%2Fautore%2FRiccardo-Grosso\x26sa\x3dD\x26sntz\x3d1\x26usg\x3dAFQjCNHWaNWPGkrI2c5m_bi-PQgEaMWNdQ&#39;;return true;" onclick="this.href=&#39;http://www.google.com/url?q\x3dhttp%3A%2F%2Fnelfuturo.com%2Fautore%2FRiccardo-Grosso\x26sa\x3dD\x26sntz\x3d1\x26usg\x3dAFQjCNHWaNWPGkrI2c5m_bi-PQgEaMWNdQ&#39;;return true;">http://nelfuturo.com/autore/Riccardo-Grosso

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Andrea Nelson Mauro - Datajournalist
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[Alfredo Serafini]

aggiungo un altro riferimento sintetico ma a mio avviso efficace, tanto per distinguere tra cosa si intende comunemente per AI e ML:

https://relinklabs.com/what-is-the-difference-between-artificial-intelligence-and-machine-learning-1

Il giorno lunedì 5 dicembre 2016 14:30:20 UTC+1, Riccardo Grosso ha scritto:

Ciao a Tutti.

Riporto la domanda che mi e' stata fatta da un amico.

Non essendo io un esperto di big data, la ribalto cosi' come e', nella speranza di vostre risposte o indirizzamenti verso altri esperti:

Ciao Riccardo, vorrei chiederti un consiglio di tipo lavorativo, se posso. Dato che so che hai lavorato molto con i big data, in azienda stiamo cercando di sviluppare delle interfacce per una AI, di modo da offrire una serie di servizi ai clienti. Le maggiori problematiche che stiamo incontrando non è tanto la AI (ne utilizziamo una sviluppata nell'università di Oxford il cui nome ora non ricordo), ma riuscire a sviluppare appunto delle interfacce fruibili nei vari progetti per comunicare con la stessa. So che detto così è un po' generico (se necessiti di dettagli, dimmelo), ma sapresti per caso indirizzarmi verso qualche libro/risorsa che possa instradare i nostri sforzi? Il problema è che questo è un campo vastissimo in grande evoluzione e rischiamo di concentrarci sulle risorse sbagliate. Grazie mille

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Questo è un account di posta personale di Riccardo Maria Grosso: tutte le opinioni espresse sono personali e non riflettono necessariamente quelle del mio datore di lavoro

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