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Machine Learning e Data Mining

  • Codice
  • DTI DA.01
  • Presentazione
  • L’accesso a sempre maggiori quantità di dati e di potenza di calcolo sta rendendo tutti più consapevoli delle enormi potenzialità degli algoritmi di sviluppare schemi di comportamento intelligente semplicemente imparando dai dati disponibili. I dati prodotti da gps, foto satellitari e sensori sono analizzati per ottimizzare il lavoro degli agricoltori. L'analisi dei comportanti degli utenti su Amazon, piuttosto che su Google o Facebook, permette di creare pubblicità mirate molto efficaci. L'analisi di dati aziendali, bancari, delle carte di credito, evita casi di frodi e allo stesso tempo fornisce un miglior servizio al cliente. Più in generale, l’apprendimento di modelli e comportamenti intelligenti con il data mining permettere di valutare scenari futuri in modo più affidabile di quanto sia stato possibile sinora. I dati sono stati definiti il petrolio del XXI secolo. Ma quali sono le tecniche che permettono di ottenere questi risultati? Quale tecnica serve a quale scopo? Che genere di sforzo e` richiesto a un'azienda per approfittare di queste innovazioni? E come distinguere i venditori di fumo dai veri data scientists? In definitiva: come possono queste tecniche essere davvero utili a me?
  • Obiettivi
  • Il corso è pensato per mettere rapidamente in grado le persone (anche principianti assoluti) di capire cosa significhi fare data mining e quali siano i problemi principali che si possono affrontare con le relative tecniche. A questo scopo, dopo una breve introduzione agli argomenti da trattare, ogni lezione si sviluppera` a partire da una caso pratico basato su uno specifico insieme di dati. Gli studenti impareranno ad analizzare i dati attraverso un semplice software grafico e potranno immediatamente verificare la bonta` dei modelli ottenuti. Le varie conoscenze apprese durante queste lezioni verranno poi regolarmente messe alla prova con sessioni di esercizi e piccole competizioni.
  • Destinatari
  • Iscritti al Certificate of Advanced Studies in Big Data Analytics e Data Mining, persone interessate a scoprire come estrarre informazioni dai dati.
  • Requisiti
  • Utilizzo PC Windows.
  • Certificato
  • Attestato di frequenza 3 crediti di studio ECTS
  • Crediti di studio
  • 3 ECTS
  • Programma
  • - Introduzione al machine learning/data mining - Uso grafico di Weka - Preparazione dei dati (discretizzazione, pulizia, dati mancanti, selezione delle variabili) - Apprendimento supervisionato (classificatori principali e meta-classificatori: bagging, boosting) - Valutazione empirica dei classificatori - Dati temporali (serie storiche) - Cenni a bias-variance decomposition, classificazione cost-sensitive, test statistici di confronto - Introduzione alle reti Bayesiane - Grafi causali, d-separazione, probabilità condizionata - Uso di SamIam - Esempi di casi pratici durante tutto il modulo
  • Durata
  • 36 ore-lezione
  • Responsabile/i
  • Marco Zaffalon, Professore, Istituto dalle Molle di studi sull'intelligenza artificiale
  • Relatore/i
  • David Huber, Ricercatore, Istituto dalle Molle di studi sull'intelligenza artificiale
  • Iscrizione ai corsi
  • Entro il 16 febbraio 2019
  • Date
  • 11, 13, 20, 25, 27 marzo, 1, 3, 8, 10 aprile 2019
  • Orari
  • 17.30-21.00
  • Luogo
  • SUPSI, Dipartimento tecnologie innovative, Manno
  • Costo
  • CHF 1'100.--
  • Informazioni
  • SUPSI, DTI, Formazione continua, Galleria 2, CH-6928 Manno tel. +41 (0)58 666 65 11, fax +41 (0)58 666 65 71 dti.fc@supsi.ch
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