Reti neurali e Cloud Computing: risolto il problema dell'eccessivo uso della CPU

Con l'aiuto determinante di un mio amico, ho raggiunto un obiettivo che sembrava insperabile.
Sono riuscito a portare sulla "nuvola" del Cloud Computing di Google App Engine i miei programmi in grado di estrarre la conoscenza nascosta nei dati strutturati in tabelle.
Oltre a catalogare i dati (numerici o alfanumerici) in gruppi omogenei al loro interno, i programmi sono in grado di determinare in un Indice di Conoscenza (Knowledge Index) la misura della conoscenza contenuta.
I programmi rendono disponibili anche grafici e statistiche sui risultati.
Un'importante società di Milano li renderà fruibili in Internet nella formula pay per use.

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Risposte a questa discussione

Grandissimo Roberto! Complimenti e facci sapere il proseguio.

Scusa sono curioso ma "ignorante" ... mi spieghi cos'è "l'indice di conoscenza" e come si determina?

Grazie

L'indice di conoscenza (knowledge index) è un indice, di mia invenzione, che varia da 0 a 1 dove 1 rappresenta il valore massimo di conoscenza contenibile in un archivio tabellare di input visto nel suo complesso.

Come si calcola: con un algoritmo, che non voglio divulgare, realizzato dopo molti mesi di studi e di prove.

Interessante!

Ma è basato sulla teoria di Shannon e sulla sua definizione di quantità di informazione?

In particolare mi intriga il valore massimo 1: è relativo all'archivio sotto analisi o è un valore assoluto che può essere usato anche per confrontare archivi diversi?

Cito da Franco Mercalli:

"Ma è basato sulla teoria di Shannon e sulla sua definizione di quantità di informazione?". NO

"In particolare mi intriga il valore massimo 1: è relativo all'archivio sotto analisi o è un valore assoluto che può essere usato anche per confrontare archivi diversi?"

E' un valore assoluto che può essere usato anche per confrontare archivi diversi.

salve,

in quali campi e per quali esigenze potrà essere utilizzato questo software?

grazie,

Essendo un algoritmo di calcolo, va bene per qualsiasi "campo" od "esigenza": sondaggi politici, ricerche mediche, prestazioni sportive, effetti dei farmaci, controllo di qualità, mercati immobiliari, inquinamento, profilazione dei criminali, prevenzioni delle truffe, sistemi di sicurezza, andamenti di borsa, statistiche economiche, contrasto all'evasione fiscale, ecc.

veramente lodevole! questo algoritmo potrebbe essere impiegato anche per uso a livello di semantica?

Questo algoritmo, per il momento, è in grado di elaborare dei testi liberi, estraendone le parole contenute assegnandole alle categorie di pertinenza e poi eseguendo l'algoritmo di addestramento. Non è in grado di estrarre i significati che sono quelli che veramente contano. La ricerca continua.

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