SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 18
Pietro LEO
Il sistema WATSON e la nuova frontiera dei sistemi
intelligenti in grado di sfidare l’uomo
                                         Executive Architect
                       Member of IBM Academy of Technology
                                            Email: pietro_leo@it.ibm.com
                                                         Twitter: @pieroleo
                                Linkedin: http://it.linkedin.com/in/pieroleo
A Grand Challenge




              Watson
Vuoi giocare o parlare?
• Scacchi
  – Uno spazio di ricerca matematicamente ben definito
  – Limitato numero di mosse e stati del gioco disponibili
  – Tutti i simboli, i pezzi, le mosse possibili, e il loro significato
    e ruolo sono definti nelle regole del gioco descrivibili
    matematicamente


• Il linguaggio umano
  – Ciascuna parola presa isolatamente ha un significato
    (quando disponibile) limitato
  – La Comprensione del linguaggio umano è un task
    profondamente cognitivo e specifico della nostra specie
  – Combinando parole in frasi generiamo infiniti spazzi di
    significato
  – I computer non sono in grado di comprendere le parole e
    l’uso delle stesse e derivarne significati alla stessa stregua
    di quanto è in grado di fare l’uomo

                                                                                                                                                   © 2010 IBM Corporation
                                                  Photo--Illustration credits to: http://tekw.org/scacchi-online-con-flash-chess-3/ and http://divinoscrivere.wordpress.com/2008/11/
Domande difficili?
                                                         Strutturato



                                                        Non Strutturato
• Dove è nato X?
  – One day, from among his city views of Ulm, Otto chose a
    water color to send to Albert Einstein as a remembrance of
    Einstein´s birthplace.



• X dirige?
  – If leadership is an art then surely Jack Welch has proved
    himself a master painter during his tenure at GE.
                                                                © 2010 IBM Corporation
Watson e
e La sfida a Jeopardy!
Come si gioca a                                            ?




• 3 concorrenti che si sfidano a rispondere a delle domande in una partita
basata su 3 turni
• Uno dei 3 concorrenti sceglie una “categoria di domande” tra 6 possibili e non
note a priori e sceglie il livello di difficoltà (tra 5) delle domande
• Il conduttore formula la domanda e risponde chi si prenota per primo: vinci il
denaro associato al livello di difficoltà della domanda se c’azzecchi o perdi il
denaro se sbagli la risposta
• Vince il concorrente che alla fine delle 3 puntate ha accumulato più soldi
Come si gioca a                                                                                                  ?
                                                                                                                               Precisione
                                                     $600                         $400
                  Popular culture
Vasti domini di                               Tweens watching this        One type of this aquatic




                                                                                                       Mammals
 conoscenza                                 young man's video "baby"      animal gives milk that’s
                                             on youtube helped it to a       65% fat; pups are
                                             record 260 million views      weaned in 4 days, the
                                               as of summer 2010           least of any mammal
                                                                                                                                 Velocità
                  National Football Leagu




                                                                                                       Mark Twain Shall Meet
 Linguaggio                                         $200                         $800
 complesso                                  New Orleans Saints kicker ...this poet, whose "idylls of
                                             Tom Dempsey's record          the king" started an                                 Strategia
                                              63-yard field goal was       Arthurian craze that
                                              kicked in this school's    inspired "a Connecticut
                                                     stadium                     Yankee"
Perchè Jeopardy! è sfidante?
                       1.      In un’analisi di un campione random
                               di 20.000 domande abbiamo contato
                               oltre 2.500 tipologie diverse di
                                                                                            L’approccio di Watson è quello di NON
                               domande*.
                       2.      La tipologia più frequente ricorre in                        usare una lista di risposte
                               meno del 3% dei casi.                                       preconfezionate attingendo da un
                                                                                                 database di possibili risposte
                       3.      La distribuzione si presenta come
                               una curva con una coda
                               estremamente lunga                                          Watson NONcerca di costruire
                       4.      E per ciascuna tipologia migliaia di                            un modelo formale, una
                               differenti domande possono essere                             knowledge base delle conoscenze del
                                                                                                          mondo
                               chieste




                                         Il focus principale è quello di sviluppare un framework di tecnologie in grado di
                                         comprendere il linguaggio naturale per analizzare grandi quantità di dati testuali
                                                                        così come sono
9                                        Sorgenti strutturate (Database e Knowledge Base) forniscono ulteriore background knowledge
                                                                            per interpretare il testo
    *13% sono tipologie non distintive
In May 1898 Portugal                             In May, Gary arrived in
Domanda                 celebrated the 400th
                         anniversary of this
                                                                        India after he celebrated
                                                                            his anniversary in           Evidenza
                      explorer’s arrival in India.                               Portugal.


                                                                                arrived in


                                celebrated           Keyword Matching
                                                     Keyword Matching                           celebrated


                     In May
                                                     Keyword Matching
                                                     Keyword Matching      In May
                      1898


                              400th
                                                     Keyword Matching
                                                     Keyword Matching                           anniversary
                           anniversary

L’evidenza
suggerisce che                           Portugal    Keyword Matching                                in Portugal
                                                     Keyword Matching
“Gary” potrebbe
essere la risposta          arrival in
MA il sistema deve
comprende che la
semplice                        India                Keyword Matching
                                                     Keyword Matching                        India
“corrispondenza”
delle parole conta
poco rispetto ad altri        explorer                                              Gary
tipi di verifiche, prove
ed altre evidenze
Domanda                                                                     Evidenze!
     In May 1898 Portugal                                                     On the 27th of May 1498, Vasco da
                                                                             On the 27th of May 1498, Vasco da
      celebrated the 400th                                                      Gama landed in Kappad Beach.
                                                                            On the 27th of May 1498, Vasco da
                                                                              Gama landed in Kappad Beach.
       anniversary of this                                                   Gama landed in Kappad Beach.
   explorer’s arrival in India.

                                           Ricerca ampia e approfondita
                                           Esplorazione di molte ipotesi
                                           Diversi algoritmi di inferenza
                                           Valutazione delle evidenze
             celebrated


                                Portugal                                                landed in


 May 1898
                                                   Temporal                                         27th May 1498
                  400th anniversary
                                                   Reasoning                Data math

                                                  Statistical
                     arrival in
                                                 Paraphrasing               Parapharase


                        India                     GeoSpatial                                 Kappad Beach
Differenti tipi                                   Reasoning                 GeoKB
di evitenze
portano a
credere che
                      explorer                                                              Vasco da Gama
la risposta
sia “Vasco da
Gama”                  L’ipotesi fatta non è comunque certa al 100%!
Deep Q&A (Watson)
e i sistemi di Business Analytics
Information-based Intelligence
“Metodi statistici e di Analytics”       abbinati alla forza bruta computazionale,
per analizzare un numero incredibimente grande di dati (BIG Data) attraverso
algoritmi e computer ad alte prestazioni

“Scalare”      più informazione hai, più potenti sono i computer, più sofisticati sono
gli algorimi…. Migliori risultati hai!

Orginata dagli approcci empirici adottati per lo studio e l’interpretazione di
enormi moli di dati generati nell’ambito degli esperimenti di fisica delle alte energie

Data mining durante gli anni ‘90
                                                       Business
IBM Deep Blue (1997)                                   Analytics and
Deep Q&A - IBM Watson (2011)                           Optimization....
                                                       (Content analytics)
DeepQA: L’architettura di Watson
Velocità, Precisione, Strategia
• Deep Analytics – Combinazione di un alto numero di
 strumenti di analisi in un’architettura di coordinamento
 abbiamo ottenuto un livello di precisione e confidenza nelle
 risposte a partire dall’analisi di una grande quantità di dati
 “as-is”




• Velocità – Ottimizzazione di un’infrastruttura hardware
 basata su processori POWER7 di 2880 core per ottenere un
 tempo di risposta in media di 3 secondi per domanda
 (l’elaborazione di una domanda da parte di un singolo core
 richiederebbe piu’ di 2 ore di calcolo)

• Risultati –     in 55 sfide con I campioni del gioco dello
 scorso anno Watson ha vinto nel 71% dei casi le sfide
 posizionandosi al primo posto, oltre ad aver vinto la sfida di
 febbraio con i campioni di sempre
                                                                  © 2010 IBM Corporation
Le ricadute applicative
Information-
based Tasks:
1. Analisi,                  Riconoscimento di                  Supporto alla
                                   Frodi                          Diagnosi
   decomposizione e
   ricostruzione di Fatti
2. Generazione di
   Ipotesi
                                                                     Supporto al
3. Gestione della           Analisi e correlazione tra
                                                                   ritrovamento e
                                fatti investigativi
   conoscenza                                                 all’analisi di evidenze
4. Supporto alle
   decisioni
5. Deep Q&A: Sistemi
   di domande e
                              Customer Service           Gestione della Conoscenza
   risposte….
Grazie!!!


                      Executive Architect
    Member of IBM Academy of Technology
                         Email: pietro_leo@it.ibm.com
                                      Twitter: @pieroleo
             Linkedin: http://it.linkedin.com/in/pieroleo
                                                        b

Mais conteúdo relacionado

Mais de Pietro Leo

Reading the IBM AI Strategy for Business
Reading the IBM AI Strategy for BusinessReading the IBM AI Strategy for Business
Reading the IBM AI Strategy for BusinessPietro Leo
 
Selected IBM Research projects around "Water"
Selected IBM Research projects around "Water"Selected IBM Research projects around "Water"
Selected IBM Research projects around "Water"Pietro Leo
 
How COVID-19 is accelerating the change of the World.
How COVID-19 is accelerating the change of the World.How COVID-19 is accelerating the change of the World.
How COVID-19 is accelerating the change of the World.Pietro Leo
 
Human tech biota_pietro_leo_2019
Human tech biota_pietro_leo_2019Human tech biota_pietro_leo_2019
Human tech biota_pietro_leo_2019Pietro Leo
 
Pietro leo - Active Intelligence
Pietro leo - Active IntelligencePietro leo - Active Intelligence
Pietro leo - Active IntelligencePietro Leo
 
Pietro leo - Active Intelligence
Pietro leo - Active IntelligencePietro leo - Active Intelligence
Pietro leo - Active IntelligencePietro Leo
 
Pietro leo Rome Innovation Summit 2019 - Artificial Risks
Pietro leo Rome Innovation Summit 2019 - Artificial RisksPietro leo Rome Innovation Summit 2019 - Artificial Risks
Pietro leo Rome Innovation Summit 2019 - Artificial RisksPietro Leo
 
Era of Artificial Intelligence Lecture 7 Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence Lecture 7 Pietro LeoEra of Artificial Intelligence Lecture 7 Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence Lecture 7 Pietro LeoPietro Leo
 
Era of Artificial Intelligence Lecture 5 and Lecture 6 Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence Lecture 5 and Lecture 6 Pietro LeoEra of Artificial Intelligence Lecture 5 and Lecture 6 Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence Lecture 5 and Lecture 6 Pietro LeoPietro Leo
 
Era of Artificial Intelligence Lecture 4 Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence Lecture 4 Pietro LeoEra of Artificial Intelligence Lecture 4 Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence Lecture 4 Pietro LeoPietro Leo
 
Era of Artificial Intelligence Lecture 3 Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence Lecture 3 Pietro LeoEra of Artificial Intelligence Lecture 3 Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence Lecture 3 Pietro LeoPietro Leo
 
Era of Artificial Intelligence - Lecture 2 - Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence - Lecture 2 - Pietro LeoEra of Artificial Intelligence - Lecture 2 - Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence - Lecture 2 - Pietro LeoPietro Leo
 
Era of Artificial Intelligence - Lecture1 - Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence - Lecture1 - Pietro LeoEra of Artificial Intelligence - Lecture1 - Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence - Lecture1 - Pietro LeoPietro Leo
 
Ibm research 5in5_2019
Ibm research 5in5_2019Ibm research 5in5_2019
Ibm research 5in5_2019Pietro Leo
 
The future of AI & ML in Cognitive Discovery
The future of AI & ML in Cognitive DiscoveryThe future of AI & ML in Cognitive Discovery
The future of AI & ML in Cognitive DiscoveryPietro Leo
 
Examples of Innovation Building Blocks in IBM
Examples of Innovation Building Blocks in IBMExamples of Innovation Building Blocks in IBM
Examples of Innovation Building Blocks in IBMPietro Leo
 
A reading of the IBM Research 5-in-5 2018 Edition
A reading of the IBM Research 5-in-5 2018 EditionA reading of the IBM Research 5-in-5 2018 Edition
A reading of the IBM Research 5-in-5 2018 EditionPietro Leo
 
Research & Business about Artificial Intelligence: A Point of View
Research & Business about Artificial Intelligence: A Point of ViewResearch & Business about Artificial Intelligence: A Point of View
Research & Business about Artificial Intelligence: A Point of ViewPietro Leo
 
Computing, Data, Algorithms, and, Problem Solving
Computing, Data, Algorithms, and, Problem SolvingComputing, Data, Algorithms, and, Problem Solving
Computing, Data, Algorithms, and, Problem SolvingPietro Leo
 
A reading of ibm research innovations - for 2018 and ahead
A reading of ibm research innovations - for 2018 and aheadA reading of ibm research innovations - for 2018 and ahead
A reading of ibm research innovations - for 2018 and aheadPietro Leo
 

Mais de Pietro Leo (20)

Reading the IBM AI Strategy for Business
Reading the IBM AI Strategy for BusinessReading the IBM AI Strategy for Business
Reading the IBM AI Strategy for Business
 
Selected IBM Research projects around "Water"
Selected IBM Research projects around "Water"Selected IBM Research projects around "Water"
Selected IBM Research projects around "Water"
 
How COVID-19 is accelerating the change of the World.
How COVID-19 is accelerating the change of the World.How COVID-19 is accelerating the change of the World.
How COVID-19 is accelerating the change of the World.
 
Human tech biota_pietro_leo_2019
Human tech biota_pietro_leo_2019Human tech biota_pietro_leo_2019
Human tech biota_pietro_leo_2019
 
Pietro leo - Active Intelligence
Pietro leo - Active IntelligencePietro leo - Active Intelligence
Pietro leo - Active Intelligence
 
Pietro leo - Active Intelligence
Pietro leo - Active IntelligencePietro leo - Active Intelligence
Pietro leo - Active Intelligence
 
Pietro leo Rome Innovation Summit 2019 - Artificial Risks
Pietro leo Rome Innovation Summit 2019 - Artificial RisksPietro leo Rome Innovation Summit 2019 - Artificial Risks
Pietro leo Rome Innovation Summit 2019 - Artificial Risks
 
Era of Artificial Intelligence Lecture 7 Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence Lecture 7 Pietro LeoEra of Artificial Intelligence Lecture 7 Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence Lecture 7 Pietro Leo
 
Era of Artificial Intelligence Lecture 5 and Lecture 6 Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence Lecture 5 and Lecture 6 Pietro LeoEra of Artificial Intelligence Lecture 5 and Lecture 6 Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence Lecture 5 and Lecture 6 Pietro Leo
 
Era of Artificial Intelligence Lecture 4 Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence Lecture 4 Pietro LeoEra of Artificial Intelligence Lecture 4 Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence Lecture 4 Pietro Leo
 
Era of Artificial Intelligence Lecture 3 Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence Lecture 3 Pietro LeoEra of Artificial Intelligence Lecture 3 Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence Lecture 3 Pietro Leo
 
Era of Artificial Intelligence - Lecture 2 - Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence - Lecture 2 - Pietro LeoEra of Artificial Intelligence - Lecture 2 - Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence - Lecture 2 - Pietro Leo
 
Era of Artificial Intelligence - Lecture1 - Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence - Lecture1 - Pietro LeoEra of Artificial Intelligence - Lecture1 - Pietro Leo
Era of Artificial Intelligence - Lecture1 - Pietro Leo
 
Ibm research 5in5_2019
Ibm research 5in5_2019Ibm research 5in5_2019
Ibm research 5in5_2019
 
The future of AI & ML in Cognitive Discovery
The future of AI & ML in Cognitive DiscoveryThe future of AI & ML in Cognitive Discovery
The future of AI & ML in Cognitive Discovery
 
Examples of Innovation Building Blocks in IBM
Examples of Innovation Building Blocks in IBMExamples of Innovation Building Blocks in IBM
Examples of Innovation Building Blocks in IBM
 
A reading of the IBM Research 5-in-5 2018 Edition
A reading of the IBM Research 5-in-5 2018 EditionA reading of the IBM Research 5-in-5 2018 Edition
A reading of the IBM Research 5-in-5 2018 Edition
 
Research & Business about Artificial Intelligence: A Point of View
Research & Business about Artificial Intelligence: A Point of ViewResearch & Business about Artificial Intelligence: A Point of View
Research & Business about Artificial Intelligence: A Point of View
 
Computing, Data, Algorithms, and, Problem Solving
Computing, Data, Algorithms, and, Problem SolvingComputing, Data, Algorithms, and, Problem Solving
Computing, Data, Algorithms, and, Problem Solving
 
A reading of ibm research innovations - for 2018 and ahead
A reading of ibm research innovations - for 2018 and aheadA reading of ibm research innovations - for 2018 and ahead
A reading of ibm research innovations - for 2018 and ahead
 

Pietro leo - IBM Watson

  • 1. Pietro LEO Il sistema WATSON e la nuova frontiera dei sistemi intelligenti in grado di sfidare l’uomo Executive Architect Member of IBM Academy of Technology Email: pietro_leo@it.ibm.com Twitter: @pieroleo Linkedin: http://it.linkedin.com/in/pieroleo
  • 2.
  • 4. Vuoi giocare o parlare? • Scacchi – Uno spazio di ricerca matematicamente ben definito – Limitato numero di mosse e stati del gioco disponibili – Tutti i simboli, i pezzi, le mosse possibili, e il loro significato e ruolo sono definti nelle regole del gioco descrivibili matematicamente • Il linguaggio umano – Ciascuna parola presa isolatamente ha un significato (quando disponibile) limitato – La Comprensione del linguaggio umano è un task profondamente cognitivo e specifico della nostra specie – Combinando parole in frasi generiamo infiniti spazzi di significato – I computer non sono in grado di comprendere le parole e l’uso delle stesse e derivarne significati alla stessa stregua di quanto è in grado di fare l’uomo © 2010 IBM Corporation Photo--Illustration credits to: http://tekw.org/scacchi-online-con-flash-chess-3/ and http://divinoscrivere.wordpress.com/2008/11/
  • 5. Domande difficili? Strutturato Non Strutturato • Dove è nato X? – One day, from among his city views of Ulm, Otto chose a water color to send to Albert Einstein as a remembrance of Einstein´s birthplace. • X dirige? – If leadership is an art then surely Jack Welch has proved himself a master painter during his tenure at GE. © 2010 IBM Corporation
  • 6. Watson e e La sfida a Jeopardy!
  • 7. Come si gioca a ? • 3 concorrenti che si sfidano a rispondere a delle domande in una partita basata su 3 turni • Uno dei 3 concorrenti sceglie una “categoria di domande” tra 6 possibili e non note a priori e sceglie il livello di difficoltà (tra 5) delle domande • Il conduttore formula la domanda e risponde chi si prenota per primo: vinci il denaro associato al livello di difficoltà della domanda se c’azzecchi o perdi il denaro se sbagli la risposta • Vince il concorrente che alla fine delle 3 puntate ha accumulato più soldi
  • 8. Come si gioca a ? Precisione $600 $400 Popular culture Vasti domini di Tweens watching this One type of this aquatic Mammals conoscenza young man's video "baby" animal gives milk that’s on youtube helped it to a 65% fat; pups are record 260 million views weaned in 4 days, the as of summer 2010 least of any mammal Velocità National Football Leagu Mark Twain Shall Meet Linguaggio $200 $800 complesso New Orleans Saints kicker ...this poet, whose "idylls of Tom Dempsey's record the king" started an Strategia 63-yard field goal was Arthurian craze that kicked in this school's inspired "a Connecticut stadium Yankee"
  • 9. Perchè Jeopardy! è sfidante? 1. In un’analisi di un campione random di 20.000 domande abbiamo contato oltre 2.500 tipologie diverse di L’approccio di Watson è quello di NON domande*. 2. La tipologia più frequente ricorre in usare una lista di risposte meno del 3% dei casi. preconfezionate attingendo da un database di possibili risposte 3. La distribuzione si presenta come una curva con una coda estremamente lunga Watson NONcerca di costruire 4. E per ciascuna tipologia migliaia di un modelo formale, una differenti domande possono essere knowledge base delle conoscenze del mondo chieste Il focus principale è quello di sviluppare un framework di tecnologie in grado di comprendere il linguaggio naturale per analizzare grandi quantità di dati testuali così come sono 9 Sorgenti strutturate (Database e Knowledge Base) forniscono ulteriore background knowledge per interpretare il testo *13% sono tipologie non distintive
  • 10. In May 1898 Portugal In May, Gary arrived in Domanda celebrated the 400th anniversary of this India after he celebrated his anniversary in Evidenza explorer’s arrival in India. Portugal. arrived in celebrated Keyword Matching Keyword Matching celebrated In May Keyword Matching Keyword Matching In May 1898 400th Keyword Matching Keyword Matching anniversary anniversary L’evidenza suggerisce che Portugal Keyword Matching in Portugal Keyword Matching “Gary” potrebbe essere la risposta arrival in MA il sistema deve comprende che la semplice India Keyword Matching Keyword Matching India “corrispondenza” delle parole conta poco rispetto ad altri explorer Gary tipi di verifiche, prove ed altre evidenze
  • 11. Domanda Evidenze! In May 1898 Portugal On the 27th of May 1498, Vasco da On the 27th of May 1498, Vasco da celebrated the 400th Gama landed in Kappad Beach. On the 27th of May 1498, Vasco da Gama landed in Kappad Beach. anniversary of this Gama landed in Kappad Beach. explorer’s arrival in India. Ricerca ampia e approfondita Esplorazione di molte ipotesi Diversi algoritmi di inferenza Valutazione delle evidenze celebrated Portugal landed in May 1898 Temporal 27th May 1498 400th anniversary Reasoning Data math Statistical arrival in Paraphrasing Parapharase India GeoSpatial Kappad Beach Differenti tipi Reasoning GeoKB di evitenze portano a credere che explorer Vasco da Gama la risposta sia “Vasco da Gama” L’ipotesi fatta non è comunque certa al 100%!
  • 12. Deep Q&A (Watson) e i sistemi di Business Analytics
  • 13. Information-based Intelligence “Metodi statistici e di Analytics” abbinati alla forza bruta computazionale, per analizzare un numero incredibimente grande di dati (BIG Data) attraverso algoritmi e computer ad alte prestazioni “Scalare” più informazione hai, più potenti sono i computer, più sofisticati sono gli algorimi…. Migliori risultati hai! Orginata dagli approcci empirici adottati per lo studio e l’interpretazione di enormi moli di dati generati nell’ambito degli esperimenti di fisica delle alte energie Data mining durante gli anni ‘90 Business IBM Deep Blue (1997) Analytics and Deep Q&A - IBM Watson (2011) Optimization.... (Content analytics)
  • 15. Velocità, Precisione, Strategia • Deep Analytics – Combinazione di un alto numero di strumenti di analisi in un’architettura di coordinamento abbiamo ottenuto un livello di precisione e confidenza nelle risposte a partire dall’analisi di una grande quantità di dati “as-is” • Velocità – Ottimizzazione di un’infrastruttura hardware basata su processori POWER7 di 2880 core per ottenere un tempo di risposta in media di 3 secondi per domanda (l’elaborazione di una domanda da parte di un singolo core richiederebbe piu’ di 2 ore di calcolo) • Risultati – in 55 sfide con I campioni del gioco dello scorso anno Watson ha vinto nel 71% dei casi le sfide posizionandosi al primo posto, oltre ad aver vinto la sfida di febbraio con i campioni di sempre © 2010 IBM Corporation
  • 17. Information- based Tasks: 1. Analisi, Riconoscimento di Supporto alla Frodi Diagnosi decomposizione e ricostruzione di Fatti 2. Generazione di Ipotesi Supporto al 3. Gestione della Analisi e correlazione tra ritrovamento e fatti investigativi conoscenza all’analisi di evidenze 4. Supporto alle decisioni 5. Deep Q&A: Sistemi di domande e Customer Service Gestione della Conoscenza risposte….
  • 18. Grazie!!! Executive Architect Member of IBM Academy of Technology Email: pietro_leo@it.ibm.com Twitter: @pieroleo Linkedin: http://it.linkedin.com/in/pieroleo b