La Mia Visione
Guidato dall'Innovazione
Sono un Data Scientist appassionato di innovazione e tecnologia, con una solida formazione accademica in Data Science e Statistica presso l'Università Sapienza di Roma. Possiedo competenze avanzate in machine learning, deep learning e gestione dei dati, e ho lavorato su progetti che spaziano dall'analisi del testo alla classificazione delle immagini, modellazione predittiva e sistemi decisionali basati sui dati. La mia esperienza abbraccia diverse industrie, permettendomi di adattare soluzioni a sfide differenti.
Ho partecipato a vari progetti, sia all'interno di aziende che all'università, concentrandomi su sviluppo di AI, gestione dei dati e analisi per creare soluzioni su misura che migliorano il processo decisionale e ottimizzano l'uso dei dati. Attraverso questi progetti e collaborazioni, ho contribuito a sfruttare l'AI per decisioni più intelligenti. Credo nel potere trasformativo della tecnologia per migliorare l'efficienza aziendale e la competitività.
Sono alla ricerca di opportunità entusiasmanti per applicare le mie competenze e contribuire a soluzioni innovative. Il mio obiettivo è assistere le aziende, comprese quelle della regione Tuscia Viterbese, nel sfruttare l'intelligenza artificiale per affrontare le sfide di un mercato in rapida evoluzione. Per ulteriori informazioni su come ho applicato la mia esperienza in AI e data science per risolvere sfide del mondo reale, esplora le mie esperienze lavorative e i progetti qui sotto. Sono convinto che l'innovazione sia essenziale per il successo futuro, sia a livello locale che globale.
Le mie esperienze
Un Viaggio Attraverso la Mia Crescita Professionale
Esplora le tappe fondamentali che hanno plasmato il mio percorso, dai successi accademici alle esperienze lavorative di impatto.
Data Scientist / AI Engineer
Sto sviluppando soluzioni di intelligenza artificiale generativa utilizzando LangChain, analizzando e gestendo dati su Databricks con Python e SQL, e creando dashboard con Power BI.
Consulente Esterno
Ho lavorato come consulente esterno con l'obiettivo principale di aumentare la digitalizzazione all'interno dell'azienda.
Consulente AI Esterno
Ho contribuito allo sviluppo di modelli di deep learning per identificare l'allineatore corretto per i clienti utilizzando foto della bocca, impiegando diverse architetture di reti neurali, inclusi modelli personalizzati e fine-tuning di modelli HuggingFace.
Magistrale in Data Science
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Ho lavorato su progetti innovativi utilizzando tecnologie avanzate nel deep learning, machine learning, analisi dei dati e gestione dei dati, gestendo diversi tipi di dati come testo, numeri, immagini e scansioni 3D.
Training Camp
Ho migliorato le mie competenze nel campo del deep learning attraverso lezioni teoriche e pratiche, applicando questa conoscenza al compito di classificazione delle immagini.
Triennale in Statistics
Ho acquisito una solida base di conoscenze nelle discipline statistiche, sia teoriche che applicate, completata da un'ampia formazione in Informatica, Matematica e Probabilità.
Impatto nel Mondo Reale
Progetti in Evidenza
Scopri le soluzioni che ho creato per affrontare sfide del mondo reale.
Point cloud transformers for 3D fragment matching
- Questo progetto, parte di una tesi di laurea in Data Science presso l'Università Sapienza, si concentra sull'uso di modelli di deep learning per assistere nella ricostruzione di reperti frammentati. Sfruttando i Point Cloud Transformers (PCT), l'obiettivo è sviluppare una rete neurale capace di prevedere se due frammenti di oggetti 3D siano adiacenti. Questa tecnologia offre supporto pratico agli archeologi che lavorano per ricomporre reperti storici, migliorando il processo di ricostruzione con l'intelligenza artificiale.
Previsione del Prezzo del Bitcoin e Analisi del Sentiment tramite Tweet
- Il progetto mira a prevedere i prezzi del Bitcoin analizzando i dati di sentiment su Twitter. Utilizzando tecniche di machine learning e analisi del sentiment, identifica indicatori che correlano con i movimenti del prezzo del Bitcoin. Vengono impiegati vari modelli di elaborazione del linguaggio naturale e metodi di previsione per migliorare l'accuratezza delle previsioni.
Deep Learning per Foto Ortodontiche
- Questo progetto esplora l'applicazione di tecniche di machine learning e deep learning per classificare immagini ortodontiche per la pianificazione del trattamento. Collaborando con l'azienda di allineatori Sorridi, l'obiettivo è automatizzare il processo di pre-valutazione, attualmente effettuato manualmente dai tecnici. Analizzando le foto dentali, il sistema mira a classificare le categorie di trattamento come Soft, Semi-Medium, Medium, Semi-Hard e Hard in base a varie condizioni dentali.
Classificazione delle Malattie delle Foglie
- Questo progetto si concentra sulla classificazione automatica delle malattie delle foglie di mais utilizzando reti neurali profonde. Il dataset include oltre 4000 immagini suddivise in quattro classi: Ruggine Comune, Macchia Grigia, Marciume e Sano. Attraverso l'uso di Reti Neurali Convoluzionali (CNN) e tecniche avanzate di deep learning, il modello raggiunge un'accuratezza di classificazione del 91,5%. Questa soluzione è altamente efficace per la rilevazione precoce delle malattie nelle piante, con un forte potenziale per applicazioni agricole.
Analisi della Rete dei Trasferimenti di Calcio
- Questo progetto approfondisce le complesse dinamiche del mercato dei trasferimenti di calcio europeo, analizzando i movimenti dei giocatori tra i principali club delle sette maggiori leghe europee dal 1992 al 2022. Modellando il mercato dei trasferimenti come una rete complessa, dove i club sono nodi e i trasferimenti dei giocatori sono link ponderati, il progetto scopre tendenze evolutive nelle interazioni tra le squadre, nelle spese di trasferimento e nella struttura del mercato.
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