Arbor-IA consente di definire una sorgente dati e di identificare possibili correlazioni soggiacenti fra essi, di individuare ricorsivamente l’attributo di miglior cesura informatica e successivamente di generare l’albero decisionale più efficiente.

La metodologia consente di generalizzare l’ambito di utilizzo, selezionare il miglior algoritmo per il calcolo del modello e di aumentare la probabilità di estrarre quindi un modello utile per la realizzazione dell’obiettivo dell’analisi prefissata.

Caratteristiche principali

Soluzione AI a microservizi con architettura Hub and Spoke (Piattaforma e agenti)

Distribuzione del modello e inferenza in tempo reale

Intervallo di aggiornamento dinamico definito dall’utente

Modelli disponibili: classificazione, timeseries forecasting, regressione

Principali vantaggi previsti:

  • Spiegabilità algoritmica;
  • Performance molto elevate;
  • Usabilità della piattaforma (User Interface);
  • Analisi del rischio o dei benefici;
  • Analisi dell’impatto;
  • Correlazione degli attributi (features engineering);
  • Data Quality;
  • Accuratezza della previsione