PRESENTAZIONE

L'apprendimento automatico si sta affermando come un'area scientifica di notevole rilevanza grazie alla disponibilità di computer sempre più potenti e di algoritmi che ne consentono l'applicazione nei più svariati settori, tra i quali anche settori chiave dal punto di vista sociale ed economico. Questo corso presenta le principali metodologie di apprendimento automatico finalizzate al "riconoscimento", inteso come classificazione di dati rappresentati in modo strutturato.  

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

In questo modulo vengono presentati diversi metodi di Machine Learning applicati alla classificazione di dati e - in particolare - viene discusso il caso della classificazione di immagini da applicazioni reali. Gli studenti impareranno come stimare una funzione di densità di probabilità utilizzando un insieme di campioni di addestramento. Saranno in grado di classificare i campioni sulla base della teoria della decisione e utilizzando classificatori lineari e non lineari (MDM, k-nn, SVM, Random forest). Impareranno come progettare una rete neurale MLP. Impareranno come valutare l'accuratezza di un classificatore supervisionato. Saranno inoltre in grado di utilizzare alcuni algoritmi di clustering (compreso un algoritmo "fuzzy") e di validare i risultati ottenuti.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

L'insegnamento è erogato integralmente in lingua Inglese. Per tutte le informazioni relative, si veda la corrispondente sezione in lingua Inglese.

PREREQUISITI

Analisi matematica (funzioni di una o più variabili reali, integrali, ottimizzazione di funzionali); probabilità e variabili aleatorie; calcolo matriciale. 

MODALITA' DIDATTICHE

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PROGRAMMA/CONTENUTO

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TESTI/BIBLIOGRAFIA

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DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

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Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

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MODALITA' DI ACCERTAMENTO

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ALTRE INFORMAZIONI

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