Il deliverable ha come obiettivo la definizione di un percorso intraprendibile per lo sviluppo di un modello predittivo, efficace ed efficiente, basato sul paradigma machine learning, sviluppato in funzione del dominio applicativo in esame e dei dati a disposizione. Una parte verrà dedicata all'introduzione degli aspetti principali legati alle strategie di individuazione di anomalie in serie temporali multi-variate tramite il suddetto modello predittivo.

ChAALenge D5.2 - Documento di definizione degli algoritmi di Machine Learning e Deep Learning

Miori V.;Belli D.;Bacco F. M.;Baronti P.;Barsocchi P.;Crivello A.;Furfari F.;Girolami M.;La Rosa D.;Mavilia F.;Palumbo F.;Pillitteri L.;Potorti' F.;Russo D.
2022

Abstract

Il deliverable ha come obiettivo la definizione di un percorso intraprendibile per lo sviluppo di un modello predittivo, efficace ed efficiente, basato sul paradigma machine learning, sviluppato in funzione del dominio applicativo in esame e dei dati a disposizione. Una parte verrà dedicata all'introduzione degli aspetti principali legati alle strategie di individuazione di anomalie in serie temporali multi-variate tramite il suddetto modello predittivo.
2022
Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione "Alessandro Faedo" - ISTI
Rapporto finale di progetto
Machine learning
Anomaly detection
Multivariate timeseries
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Descrizione: ChAALenge, Deliverable D5.2 (Contributo CNR)
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14243/458061
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