Mathsly Research offre consulenza in machine learning applicato alla ricerca scientifica e all’impresa. Servizi: sviluppo e validazione di modelli predittivi (classificazione, regressione, survival analysis), analisi dataset ad alta dimensionalità, deep learning e NLP applicato alla ricerca biomedica, audit e revisione critica di modelli esistenti, formazione in ML. Tutti i modelli sono validati, interpretabili e riproducibili. Reporting conforme a TRIPOD e PROBAST. Python e R. H-index 13. Risposta entro 24 ore.
Modelli predittivi con rigore statistico.
Consulenza in machine learning applicato alla ricerca scientifica e all’impresa. Non solo modelli che funzionano — modelli validati, interpretabili e riproducibili.
ML rigoroso, non ML alla moda.
Il mercato è pieno di chi costruisce modelli. In pochi si chiedono se il modello è corretto. Un modello con alta accuracy sul training set ma non validato su dati indipendenti è inutile in produzione — e potenzialmente dannoso se usato per decisioni cliniche o regolatorie.
Il nostro approccio parte sempre dalla domanda di ricerca, non dall’algoritmo. Prima si capisce il problema, poi si sceglie il metodo — non il contrario.
Cross-validazione, hold-out, validazione esterna su coorti indipendenti. Il modello viene testato in condizioni realistiche prima di essere considerato affidabile.
SHAP values, LIME, importanza delle feature, analisi degli errori — perché sapere che un modello “funziona” non basta: bisogna capire come e perché.
Per modelli predittivi in ambito clinico e sanitario, seguiamo le linee guida TRIPOD per la trasparenza nel reporting — indispensabile per pubblicazione e uso regolatorio.
Codice documentato, seed fissati, pipeline riproducibili in Python e R. Il tuo modello deve poter essere replicato da chiunque — oggi e tra cinque anni.
Cosa facciamo in machine learning e big data.
Dal modello esplorativo alla pipeline in produzione — con la solidità metodologica che la ricerca scientifica e il contesto regolatorio richiedono.
Costruzione di modelli per classificazione, regressione e predizione di rischio — con validazione statistica rigorosa e reporting conforme agli standard scientifici.
- Selezione del metodo appropriato al problema
- Feature engineering e selezione variabili
- Tuning degli iperparametri con cross-validazione
- Validazione interna ed esterna
- Reporting TRIPOD per pubblicazione e uso regolatorio
Gestione, pulizia e analisi di dataset grandi e complessi — dati omici, registri sanitari, dati longitudinali, serie temporali ad alta frequenza.
- Data cleaning e preprocessing su larga scala
- Riduzione dimensionalità (PCA, UMAP, t-SNE)
- Clustering e segmentazione non supervisionata
- Analisi di dati omici e genomici
- Serie temporali e forecasting
Applicazioni di deep learning e natural language processing per analisi di immagini mediche, testo scientifico e dati non strutturati.
- CNN per analisi di immagini diagnostiche
- NLP su letteratura scientifica e cartelle cliniche
- Modelli transformer applicati alla ricerca biomedica
- Text mining su database PubMed e EMBASE
Corsi e workshop su machine learning applicato — per ricercatori che vogliono integrare il ML nel loro workflow e team aziendali che devono valutare modelli esistenti.
- Introduzione al ML per non informatici
- Machine learning in Python e R con esempi reali
- Come leggere e valutare criticamente un modello ML
- Workshop personalizzati su dataset del cliente
Valutazione critica di modelli ML già sviluppati — per identificare problemi di validazione, overfitting, bias algoritmico e lacune nella documentazione.
- Audit metodologico del processo di sviluppo
- Verifica della validazione e dei test applicati
- Analisi del bias e dell’equità algoritmica
- Raccomandazioni per miglioramento e remediation
Tecnologie e metodologie.
Utilizziamo Python e R come ambienti principali, con le librerie più consolidate del settore. La scelta dello strumento segue sempre il problema — non il contrario.
- Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
- Support Vector Machines
- Regressione logistica regolarizzata (LASSO, Ridge)
- Elastic Net per alta dimensionalità
- K-means, clustering gerarchico, DBSCAN
- PCA, t-SNE, UMAP per visualizzazione
- Latent Class Analysis
- Analisi componenti principali sparsi
- TensorFlow e PyTorch
- CNN per immagini mediche
- RNN e LSTM per serie temporali
- Transformer e BERT per NLP biomedico
- SHAP (SHapley Additive exPlanations)
- LIME per spiegazioni locali
- Permutation importance
- Partial dependence plots
In quali settori lavoriamo.
Il machine learning applicato richiede conoscenza del dominio oltre che della metodologia. Lavoriamo principalmente in settori dove validazione statistica e riproducibilità sono requisiti, non opzioni.
Predizione esiti clinici, stratificazione del rischio paziente, analisi di sopravvivenza, supporto alle decisioni cliniche basato su dati.
Drug target identification, analisi omiche, modelli di risposta al trattamento, analisi genomica e trascrittomica.
Analisi di grandi dataset sperimentali, pattern recognition, NLP su letteratura biomedica, supporto a pubblicazioni con componente ML.
Modelli di scoring, rilevazione frodi, forecasting finanziario, analisi del rischio e modelli attuariali con ML.
Manutenzione predittiva, controllo qualità automatizzato, ottimizzazione di processi produttivi e supply chain.
Analisi di dati amministrativi, previsione della domanda di servizi, audit di algoritmi pubblici, valutazione di politiche basata su dati.
Domande frequenti su machine learning e big data.
Le domande più comuni prima di avviare un progetto di machine learning.
Hai altre domande? ScriviciHai dati e hai bisogno di un modello affidabile?
Descrivici il problema, il dataset e l’obiettivo. Valutiamo la fattibilità e ti proponiamo l’approccio metodologico più solido — non il più alla moda.