Descrizione
Il corso presenta diverse tecniche di Machine Learning e Data Mining e introduce alcune metodologie di ottimizzazione numerica che possono intervenire a supporto di problemi decisionali.
Obiettivi
La finalità generale del corso è di fornire ai partecipanti conoscenze e competenze in merito a: web mining, reti neurali artificali, macchine a vettori di supporto, alcuni algoritmi, modelli di implementazione e classificatori.
Conoscenze in uscita
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- Conoscere ed utilizzare metodi di ottimizzazione numerica;
- Conoscere ed utilizzare metodi di Web Mining e Information Retrieval;
- Formulare modelli.
Programma didattico
- Machine Learning: i concetti;
- L’algoritmo EM;
- Simulazione Montecarlo;
- Cenni agli algoritmi genetici;
- Analisi delle sequenze;
- Misure di similarità;
- Classificatori K-NN;
- Classificatori Markov Model;
- Algoritmo PageRank;
- Modelli di Information Retrieval;
- Reti Neurali Artificiali;
- Reti SOM;
- Reti Bayesiane;
- Support Vector Machines (SVM);
- Esempi di applicazione.
Caratteristiche del corso
24 ore | |
Esercitazione di gruppo, Esercitazione individuale, Lezione frontale | |
Dispense | |
Imprenditori, Manager | |
Attestato di frequenza e profitto. |