Algoritmi di machine learning per la detection di anomalie nella micromobilita

L’obiettivo di questo elaborato `e quello di documentare l’implementazione di un algoritmo di Machine Learning per rilevare anomalie nell’ambito della micromobilità e di valutarne le performance in termini di sensibilità e specificità. Il motivo per cui si vuole testare quest’implementazione ´e la possibile semplicità di implementazione dove, al contrario di altri metodi di rilevamento per i quali è necessario fare uno studio statistico o modellistico delle anomalie, con il machine learning si può abbattere questa complessità spostandola alla possibile potenza di elaborazione di queste reti. Lo studio riporta come, nelle condizioni di test trattate, l'algoritmo rivela molto indicato a svolgere la funzione di anomaly detection nella in particolare nella rilevazione di una pavimentazione rovinata ed una sana per applicazioni di manutenzione predittiva.