Audit di Qualità e Idoneità: Valutazione quantitativa e qualitativa dei dataset per garantire densità, integrità e prontezza per il training.
Progettazione di Workflow Scalabili: Identificazione e implementazione di tecnologie ad alte prestazioni (es. cluster Ray, Dask, Spark) per l’elaborazione di dati su larga scala.
Routine Standardizzate: Fornitura di metodologie esperte e script di esempio per rilevamento outlier, ricostruzione timestamp e normalizzazione immagini.
Valore Chiave: Trasformazione di dati grezzi e frammentati in input strutturati di alta qualità attraverso workflow HPC ripetibili e scalabili.
Esempi Pratici
Le organizzazioni spesso affrontano problemi di qualità dei dati incoerente che bloccano l’addestramento dell’AI.
Questo servizio facilita, tra le altre attività:
- Perfezionamento Time-Series IoT: Pulizia dei dati dei sensori per modelli di consumo energetico gestendo valori mancanti, gap temporali e outlier tramite calcolo parallelo.
- Standardizzazione Computer Vision: Preparazione di dataset di immagini per il monitoraggio delle infrastrutture normalizzando luce, risoluzione e colore su migliaia di file.
- Preparazione al Labeling Automatico: Definizione di workflow ripetibili per segmentare e strutturare i dati, garantendo la varietà e qualità specifiche richieste dall’AI.
Case Study: Il servizio consente a un ente della Pubblica Amministrazione di elaborare un archivio massivo di immagini periodiche per il rilevamento del degrado delle facciate, fornendo il codice di calcolo parallelo per standardizzare formati diversi in un unico dataset pronto per il modello.
