20410432 - IN550 – MACHINE LEARNING

Apprendere a istruire un calcolatore a imparare dei concetti usando i dati, senza essere programmato esplicitamente. Acquisire la conoscenza dei principali metodi di apprendimento automatico con o senza supervisore e discuterne le proprietà e i criteri di applicabilità Acquisire la capacità di formulare correttamente il problema, scegliere l'algoritmo opportuno, e condurre l'analisi sperimentale per valutare i risultati ottenuti. Curare l'aspetto pratico dell'implementazione dei metodi introdotti presentando diversi esempi di impiego in diversi scenari applicativi.

Curriculum

scheda docente | materiale didattico

Mutuazione: 20410432 IN550 – MACHINE LEARNING in Scienze Computazionali LM-40 CASTIGLIONE Filippo

Programma

Introduzione al Machine Learning: cosa è l'apprendimento automatico; a cosa mira, quali sono i problemi; quali sono gli strumenti teorici utilizzati; panoramica degli argomenti che saranno trattati durante il corso.

Supervised and unsupervised learning; Model representation; La funzione costo; L'algoritmo della discesa del gradiente;

La regressione lineare; Il gradient descent per la regressione lineare; La regressione logistica; Il gradient descent per la regressione logistica; La normal equation;

Il problema della classificazione; La rappresentazione dell'ipotesi; La funzione costo; Il metodo one-vs-all; Il problema dell'overfitting; La regolarizzazione nella regressione lineare e in quella logistica;

Il percettrone; Le Neural Networks; L'algoritmo di Error-back propagation; L'inizializzazione casuale dei pesi;
La selezione del modello; Il train, validation e test set; La diagnosi mediante bias e variance; Le curve di apprendimento; L'analisi degli errori;

Support Vector Machines;

Classificazione mediante l'algoritmo K-means;

Analisi delle componenti principali (PCA) per la riduzione della dimensionalità;

Algoritmi di rilevamento anomalie;

Sistemi di raccomandazione;

Sistemi di machine learning su larga scala compresi sistemi parallelizzati e map-reduce;

Testi Adottati

C.M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006
R.O. Duda, P.E. Hart, D.G. Stork. Pattern Classification (2001) John Wiley & Sons.

Modalità Erogazione

Le lezioni verranno svolte in aula mediante l'uso di proiezioni e della lavagna. Le slides proiettate costituiscono il principale materiale di studio.

Modalità Frequenza

La frequenza non e' obbligatoria ma fortemente consigliata poiche' parte delle lezioni verranno fatte in laboratorio e consisteranno nella scrittura di parte di algoritmo di machine learning visti nella parte teorica.

Modalità Valutazione

La verifica dell’apprendimento avviene attraverso una prova scritta della durata di 2 ore circa e di una parte orale. Lo scritto è organizzato attraverso un certo numero di quesiti a risposta multipla e qualche altro esercizio a risposta aperta, finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti e la capacità degli studenti di applicarli in contesti reali.

scheda docente | materiale didattico

Mutuazione: 20410432 IN550 – MACHINE LEARNING in Scienze Computazionali LM-40 CASTIGLIONE Filippo

Programma

Introduzione al Machine Learning: cosa è l'apprendimento automatico; a cosa mira, quali sono i problemi; quali sono gli strumenti teorici utilizzati; panoramica degli argomenti che saranno trattati durante il corso.

Supervised and unsupervised learning; Model representation; La funzione costo; L'algoritmo della discesa del gradiente;

La regressione lineare; Il gradient descent per la regressione lineare; La regressione logistica; Il gradient descent per la regressione logistica; La normal equation;

Il problema della classificazione; La rappresentazione dell'ipotesi; La funzione costo; Il metodo one-vs-all; Il problema dell'overfitting; La regolarizzazione nella regressione lineare e in quella logistica;

Il percettrone; Le Neural Networks; L'algoritmo di Error-back propagation; L'inizializzazione casuale dei pesi;
La selezione del modello; Il train, validation e test set; La diagnosi mediante bias e variance; Le curve di apprendimento; L'analisi degli errori;

Support Vector Machines;

Classificazione mediante l'algoritmo K-means;

Analisi delle componenti principali (PCA) per la riduzione della dimensionalità;

Algoritmi di rilevamento anomalie;

Sistemi di raccomandazione;

Sistemi di machine learning su larga scala compresi sistemi parallelizzati e map-reduce;

Testi Adottati

C.M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006
R.O. Duda, P.E. Hart, D.G. Stork. Pattern Classification (2001) John Wiley & Sons.

Modalità Erogazione

Le lezioni verranno svolte in aula mediante l'uso di proiezioni e della lavagna. Le slides proiettate costituiscono il principale materiale di studio.

Modalità Frequenza

La frequenza non e' obbligatoria ma fortemente consigliata poiche' parte delle lezioni verranno fatte in laboratorio e consisteranno nella scrittura di parte di algoritmo di machine learning visti nella parte teorica.

Modalità Valutazione

La verifica dell’apprendimento avviene attraverso una prova scritta della durata di 2 ore circa e di una parte orale. Lo scritto è organizzato attraverso un certo numero di quesiti a risposta multipla e qualche altro esercizio a risposta aperta, finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti e la capacità degli studenti di applicarli in contesti reali.

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Mutuazione: 20410432 IN550 – MACHINE LEARNING in Scienze Computazionali LM-40 CASTIGLIONE Filippo

Programma

Introduzione al Machine Learning: cosa è l'apprendimento automatico; a cosa mira, quali sono i problemi; quali sono gli strumenti teorici utilizzati; panoramica degli argomenti che saranno trattati durante il corso.

Supervised and unsupervised learning; Model representation; La funzione costo; L'algoritmo della discesa del gradiente;

La regressione lineare; Il gradient descent per la regressione lineare; La regressione logistica; Il gradient descent per la regressione logistica; La normal equation;

Il problema della classificazione; La rappresentazione dell'ipotesi; La funzione costo; Il metodo one-vs-all; Il problema dell'overfitting; La regolarizzazione nella regressione lineare e in quella logistica;

Il percettrone; Le Neural Networks; L'algoritmo di Error-back propagation; L'inizializzazione casuale dei pesi;
La selezione del modello; Il train, validation e test set; La diagnosi mediante bias e variance; Le curve di apprendimento; L'analisi degli errori;

Support Vector Machines;

Classificazione mediante l'algoritmo K-means;

Analisi delle componenti principali (PCA) per la riduzione della dimensionalità;

Algoritmi di rilevamento anomalie;

Sistemi di raccomandazione;

Sistemi di machine learning su larga scala compresi sistemi parallelizzati e map-reduce;

Testi Adottati

C.M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006
R.O. Duda, P.E. Hart, D.G. Stork. Pattern Classification (2001) John Wiley & Sons.

Modalità Erogazione

Le lezioni verranno svolte in aula mediante l'uso di proiezioni e della lavagna. Le slides proiettate costituiscono il principale materiale di studio.

Modalità Frequenza

La frequenza non e' obbligatoria ma fortemente consigliata poiche' parte delle lezioni verranno fatte in laboratorio e consisteranno nella scrittura di parte di algoritmo di machine learning visti nella parte teorica.

Modalità Valutazione

La verifica dell’apprendimento avviene attraverso una prova scritta della durata di 2 ore circa e di una parte orale. Lo scritto è organizzato attraverso un certo numero di quesiti a risposta multipla e qualche altro esercizio a risposta aperta, finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti e la capacità degli studenti di applicarli in contesti reali.