Articolo
| DOI |
10.57597/IF.10.2023.ART.2 |
| URL |
https://www.ingegneriaferroviaria.it/web/it/content/cosa-si-pu%C3%B2-fare-affinch%C3%A9-una-misura-sia-sempre-pi%C3%B9-utile |
Titolo completo
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Ingegneria Ferroviaria |
Titolo abbreviato
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IF |
| Editore (01) |
CIFI |
| Paese di pubblicazione |
Italia
(IT)
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ISSN
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00200956 |
| Formato del prodotto |
Rivista Stampata
(JB)
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ISSN
|
00200956 |
| Formato del prodotto |
Rivista Online
(JD)
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| Formato digitale |
PDF
(02)
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| Data del fascicolo (YYYY/MM/DD) |
2023 / 10 / 31 |
Titolo
Italiano
(ita)
|
Cosa si può fare affinché una misura sia sempre più utile? |
Titolo
Inglese
(eng)
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What can be done to make a measurement more and more useful? |
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Di (autore)
(A01)
|
Giovanni Mannara |
| Numero di Pagine |
15 |
| Prima Pagina |
713 |
| Ultima Pagina |
727 |
| Lingua del testo |
Italiano
(ita)
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| Data di publicazione (YYYY/MM/DD) |
2023 / 10 / 31 |
Abstract
Descrizione principale
(01)
Italiano
(ita)
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L’evoluzione della tecnologia elettronica nel campo dei sensori, ha comportato in tutti i settori un aumento incredibile della
quantità di dati derivante da misure. Un problema che si è generato consiste nel fatto che spesso queste misure sono molto
numerose e non immediatamente fruibili per un possibile utente, ma vanno elaborate per estrarre una sintesi delle informazioni
in esse contenute. Allo scopo si è sviluppata una scienza, denominata “Data Science”, dedicata alla identificazione delle
possibili informazioni contenute nei dati ed alla creazione degli algoritmi matematici in grado di estrarle. Gli specialisti
di questa scienza hanno in genere competenze prevalentemente nelle tecnologie impiegate per la misura e un po’ meno nel dominio
applicativo. Questo comporta che l’identificazione delle informazioni ottenibili può essere limitata e parziale. L’ideale
sarebbe se ci fossero specialisti globali, ma questo è praticamente impossibile. Occorre allora creare un dialogo fra i “data
scientists” e gli “esperti di dominio”. Tutto questo nel settore ferroviario poi è particolarmente complesso perché è un dominio
molto ampio con problematiche molto diverse.
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Abstract
Descrizione principale
(01)
Inglese
(eng)
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The evolution of electronics technology in the field of sensors has led to an incredible increase of data from measurements
in all sectors. One problem that has arisen is that these measurements are often very numerous and not immediately usable
for a possible user, but must be processed to extract a synthesis of the information they contain. For this purpose, a science
has been developed, called ‘Data Science’, which is dedicated to the identification of possible information contained in data,
and the creation of mathematical algorithms capable of extracting it. Specialists in this science generally have expertise
mainly in the technologies used for measurement and somewhat less in the application domain. This means that the identification
of obtainable information can be limited and partial. Ideally, there should be global specialists, but this is practically
impossible. It is therefore necessary to create a dialogue between ‘data scientists’ and ‘domain experts’. This is particularly
complex in the railway sector because it is a very broad domain with very different problems.
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