CMWL 2015 – Intervista a Felice Russo
Felice Russo – Probe Yield Data Manager in LFoundry – è intervenuto come Docente durante il Complexity Management Winter Lab 2015 che si è svolto a Santa Margherita Ligure dall’8 al 14 marzo dedicato a “Big Data e Reti Neurali nel Complexity Management”.
Il suo intervento al Winter Lab è stato dedicato a:
DATA MINING – TECNICHE ANALITICHE ALTAMENTE COMPLESSE PER UN MONDO SEMPRE PIÙ IPERCOMPLESSO
Presentazione dei concetti di base del data mining e una carrellata delle diverse tecniche analitiche utilizzabili come decision tree, clustering, analisi di Bayes, association rules, self organizing maps, supported vector machines.
Lo abbiamo intervistato per una breve presentazione del suo intervento al Winter Lab:
“Cosa ha a che vedere il Data Mining con la teoria della complessità? Il Data Mining è correlato con i Big Data, e spesso si usa parlare di Data Mining e di Big Data come se fossero argomenti già chiusi in sé; perché c’è bisogno di avere un approccio complesso?”
“C’è bisogno di avere un approccio complesso nel senso che i dati che abbiamo a disposizione, come abbiamo visto in tutta questa settimana, sono dati sparsi, eterogenei, in una grande varietà e gli algoritmi a livello computazionale hanno sempre più bisogno di essere molto veloci e di avere una accuratezza sempre maggiore. Diciamo quindi che i dati divengono sempre più complessi e dobbiamo creare delle tecniche analitiche che abbiano almeno una complessità pari a quella dei dati che vogliamo interrogare”.
