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.
Carattersitiche del corso
24 ore
Esercitazione di gruppo, Esercitazione individuale, Lezione frontale
Dispense
Manager, Addetti ai reparti produttivi, Amministratori di rete, Imprenditori, Sistemisti
Attestato di frequenza e profitto.