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Outlier Analysis con tecniche di Time Series Forecasting e algoritmi Unsupervised = Outlier Analysis with Time Series Forecasting and Unsupervised algorithms

Domenico Cefalo

Outlier Analysis con tecniche di Time Series Forecasting e algoritmi Unsupervised = Outlier Analysis with Time Series Forecasting and Unsupervised algorithms.

Rel. Daniele Apiletti. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2021

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Abstract:

L’uso del Machine Learning, sia con tecniche Supervisionate sia Non-Supervisionate, si sta ampliando in ambiti sempre maggiori quali ad esempio la verifica ‘audit’ di ordini in real-time. I processi di verifica ordini, per le grandi aziende, sono un processo costoso in quanto i controlli non riescono, per volumi, ad essere sufficientemente capillari. La possibilità di usufruire di tecniche di machine learning permetterebbe un controllo puntuale, rigoroso e al contempo continuo. In un processo di approvazione o blocco di ordine, la soglia fissa, è sempre risultata, per quanto limitata, chiara a tutti i livelli aziendali permettendo un controllo coerente con la normativa così come dai controller. L’applicazione di soglie fisse non elimina però errori, comportamenti che si discostano da un comportamento virtuoso. È dunque necessario sviluppare algoritmi di unsupervised machine learning in grado di identificare tutte e soli gli outlier in spazi n-dimensionali.

Relatori: Daniele Apiletti
Anno accademico: 2021/22
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 67
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering)
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-32 - INGEGNERIA INFORMATICA
Aziende collaboratrici: KPMG Advisory S.p.A.
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/20515
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