Dettagli sull'Insegnamento per l'A.A. 2019/2020

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A. Accademico:

2019/2020

Nome:

Machine Learning / Machine Learning

Tipo:

Corso singolo

Informazioni

Codice:

DT0176

SSD:

INF/01

Crediti:

: Master Degree in Computer Science 6 CFU (b)

Periodo:

1^st semester

Erogazione:

Master Degree in Computer Science 1^st anno curriculum GSEEM Elective
Master Degree in Computer Science 2^nd anno curriculum NEDAS Compulsory
Master Degree in Computer Science 1^st anno curriculum SEAS Elective
Master Degree in Computer Science 1^st anno curriculum UBIDIS Elective

Lingua:

Inglese

Docenti:

Pasquale Caianiello

Mutua:

Advanced Techniques For Machine Learning
Reti Neurali

Prerequisiti

Conoscenza dei concetti basilari di calcolo vettoriale e matematica discreta. Capacità di sviluppo di un progetto implementativo o sperimentale

Obiettivi

Conoscenza delle tecniche principali del machine learning, e della loro applicabilità a problemi di appendimento supervisionato e non supervisionato

Sillabo

Problemi del machine learning: classificazione binaria, classificazione multilabel, associazione, regressione, previsione, clusterizzazione
Classificazione e clusterizzazione K-nearest neighbor. Alberi di decisione.
Percettrone, percettrone multistrato, retropropagazione dell'errore: teoria e pratica.
Dati, insieme d'addestramento, insieme di test, tecniche di valutazione dell'apprendimento, sequenze temporali, apprendimento come costruzione di modelli, esplorazione dello spazio dei modelli, ottimizzazione
Algoritmi genetici, integrazione di esperti e strategie di votazione, foresta random
Support Vector Machines

Descrittori di Dublino

Alla fine del corso, lo studente dovrebbe

conoscere i principali problemi e modelli del machine learning ;
essere in grado di identificare un modello di apprendimento appropriato per un dato problema ;
essere in grado di approntare la presentazione dei dati per per un dato problema ed utilizzarli in input per un sistema di machine learning;
verificare, valutare comparativamente e misurare le prestazioni delle soluzioni ottenute con diversi modelli di machine learning sul problema dato;
discutere ed interpretare i risultati ottenuti con un sistema di apprendimento e proporre possibili miglioramenti;
produrre una soluzione implementatva per un dato problema.

Testi di riferimento

Paul Daumé III, A Course in Machine Learning , CIML. 2012. http://ciml.info
Lutz Hamel, Knowledge Discovery with Support Vector Machines , Wiley. 2009. http://onlinelibrary.wiley.com/book/10.1002/9780470503065;jsessionid=B70DCD27F248C991415BF42D979BDE5

Modalità d'esame

Test scritto, valutazione degli homework assegnati e di un progetto sperimentale o implementativo

Risorse Internet

Homepage:

http://www.di.univaq.it/caianiel/Reti%20Neurali/

Aggiornamenti alla pagina del corso

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Ultimo aggiornamento delle informazioni sul corso: 08 settembre 2017, 14:46