Valutazione dell'usabilità delle piattaforme di alto livello di visualizzazione e analisi dei dati

Ebli, Gaia (2021) Valutazione dell'usabilità delle piattaforme di alto livello di visualizzazione e analisi dei dati. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria e scienze informatiche [L-DM270] - Cesena, Documento ad accesso riservato.
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Abstract

Oggigiorno il machine learning è parte integrante della quotidianità, oltre ad essere impiegato anche in molti altri campi come in medicina e in politica. Questa crescente permeazione del machine learning in aree differenti da quella informatica rende necessario modificare l’approccio alla materia per permettere anche a chi non ha una formazione specifica di mettere in campo tecniche di machine learning per riuscire a dare un’interpretazione più completa ai dati a disposizione. Nel corso degli anni sono state percorse strade differenti nel tentativo di rendere il machine learning più accessibile, dalla semplificazione degli algoritmi all’utilizzo di interfacce grafiche interattive. Quest’ultima modalità è attualmente la più apprezzata e più utilizzata, ma non è priva di insidie. In questo volume di tesi vengono esaminate tre piattaforme che utilizzano questa metodologia (Weka, KNIME e Orange) valutandone usabilità e user engagement per rilevare punti di forza e criticità.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Ebli, Gaia
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
usabilità,user engagement,machine learning,dati,visualizzazione,Weka,Orange,KNIME,System Usability Scale,User Engagement Scale
Data di discussione della Tesi
2 Dicembre 2021
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