DAL PROCESSO ALLO STRUMENTO

Dati, analisi e valutazione ML

Prima si puliscono i dati, poi si visualizzano, poi si verifica se i tuoi modelli sono davvero buoni come sembrano.

Perimetro scritto. Test sul tuo materiale. Codice consegnato.

SNELLO / FLUSSO DI LAVOROSchema illustrativo
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Il problema

  • Esportazioni e fogli di calcolo arrivano in formati diversi, con duplicati e valori mancanti. I cruscotti mostrano grafici prima che qualcuno abbia controllato i dati sottostanti. Un nuovo modello sembra migliore del vecchio grazie a una sola suddivisione train/test fortunata.

Cosa ottieni

  • Pulizia dei dati: esportazioni disordinate trasformate in Excel, CSV o JSON coerenti, con i controlli scritti per poterli ripetere
  • Cruscotti costruiti con Streamlit, oppure un report programmato in Excel o PDF
  • Valutazione ML con validazione incrociata ripetuta invece di una sola suddivisione
  • Confronto bayesiano tra modelli con una regione di equivalenza pratica: la differenza è abbastanza grande da contare?
  • Controlli di calibrazione e spiegazioni (SHAP o LIME) di quali input hanno guidato una previsione

Cosa consegniamo

  • Un report con metodo, risultati e limiti
  • Codice Python riproducibile con seed e configurazione fissi
  • I controlli sui dati, scritti e rieseguibili

Come lo misuriamo

  • I controlli sui dati si contano riga per riga prima di qualsiasi grafico; le cifre principali si confrontano con un calcolo di riferimento separato, come nella nostra demo del cruscotto KPI. I confronti tra modelli usano la validazione incrociata ripetuta e riportano intervalli, non un singolo punteggio.

Limiti

  • Progetti alla scala di pandas ed Excel; niente data warehouse o piattaforme di BI (business intelligence).
  • La valutazione di modelli medici o comunque regolamentati è solo statistica, mai una validazione clinica o regolatoria.
  • Niente tesi o compiti per studenti.

Lavori collegati

Dati sintetici

Riconciliazione bancaria che si spiega da sola

Righe dell'estratto conto abbinate alle fatture, ognuna con grado di fiducia e motivo; i casi dubbi vanno in una lista da verificare.

Risultati dei test e limiti

0 abbinamenti automatici errati su tutti gli 8 set sintetici; sui set di stress, più difficili, circa metà dei pagamenti è andata in verifica invece di essere abbinata (misurato il 5 ottobre 2026).

Leggi il progetto: Riconciliazione bancaria che si spiega da sola

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