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Automazione di sistemi d'integrazione di algoritmi di machine learning nella web application di data mining astrofisico del progetto DAME

Sandro Riccardi¹

Supervisor:M. Benerecetti;¹, M. Brescia²
¹ Università degli Studi "Federico II", Napoli. Dipartimento di Scienze Fisiche
² INAF - Osservatorio Astronomico di Capodimonte


Abstract

Il lavoro del candidato ha avuto come obiettivo realizzato la progettazione ed implementazione di procedure software per fornire all'utenza finale la possibilità di integrare in modo semplice e affidabile i propri algoritmi di analisi ed esplorazione dati all'interno della web application DAMEWARE (DAME Web Application REsource), senza doverne conoscere i meccanismi ingegneristici interni e ottenendo come importante valore aggiunto la possibilità di eseguire le proprie routine su risorse di calcolo distribuite senza particolari esigenze di conoscenze informatiche e/o sistemistiche. Tali procedure consistono in applicativi Java dotati di interfaccia utente grafica con cui generare e integrare automaticamente il codice nell'infrastruttura.
Una parte non secondaria del lavoro ha anche riguardato la progettazione e realizzazione di un software di wrapping di un modello di data mining, nella fattispecie una rete neurale di tipo MLP (Multi Layer Perceptron), addestrata mediante la regola di apprendimento basata sulla tecnica del Quasi Newton (MLPQNA).
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