MACHINE LEARNING AND DATA ANALYSIS
6 CFU al 3° anno di 8766 STATISTICA MATEM. E TRATTAM. INFORMATICO DEI DATI (L-35) GENOVA
6 CFU al 1° anno di 10852 COMPUTER SCIENCE (LM-18) GENOVA
PRESENTAZIONE
Nell'era dell'informazione qualunque sistema o dispositivo genera una qualche forma di dati per scopi diagnostici o di analisi. Il corso dettaglia le tecniche di base per la raccolta, l'elaborazione e l'analisi dei dati allo scopo di ricavarne informazioni e nuova conoscenza per il supporto alle decisioni.
OBIETTIVI E CONTENUTI
OBIETTIVI FORMATIVI
Students will be provided with advanced skills related to data analysis. Students will learn insights on data mining methodologies and specific applications of these methodologies to particular data organization.
OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO
Lo studente sarà in grado di applicare le conoscenze acquisite ad un caso di studio ricavando il modello del fenomeno che ha generato i dati in esame.
Modalità didattiche
Il corso alterna lezioni frontali con sessioni di esercitazioni pratiche al calcolatore in linguaggio MATLAB.
PROGRAMMA/CONTENUTO
- Introduction
- Data, Uncertainty and Learning Problems
- Data preprocessing and Exploratory Data Analysis
- Association Mining
- Statistical inference
- Naïve methods
- Rule based methods
- Linear methods
- Kernel methods
- Advances in kernel methods
- Neural networks
TESTI/BIBLIOGRAFIA
C.C.Aggarwal, "Data Mining - The textbook", 2015
T.Hastie, R.Tibshirani, J.Friedman, "The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction", 2009.
M.R.Berthold, C.Borgelt, F.Hoppner, F.Klawonn, "Guide to Intelligent Data Analysis", 2010.
DOCENTI E COMMISSIONI
Ricevimento: Su appuntamento, tramite e-mail
Ricevimento: Su appuntamento, tramite e-mail
Commissione d'esame
LUCA ONETO (Presidente)
MARCO MARATEA
DAVIDE ANGUITA (Presidente Supplente)
LEZIONI
Modalità didattiche
Il corso alterna lezioni frontali con sessioni di esercitazioni pratiche al calcolatore in linguaggio MATLAB.
ESAMI
Modalità d'esame
Orale
Modalità di accertamento
Lo studente svilupperà un caso di studio applicando le tecniche apprese ad un dataset di propria scelta.
Calendario appelli
Data | Ora | Luogo | Tipologia | Note |
---|---|---|---|---|
01/06/2021 | 08:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | Exam be scheduled by email with luca.oneto@unige.it Please carefully read the instructions on AulaWeb |
01/06/2021 | 08:00 | GENOVA | Orale | Exam be scheduled by email with luca.oneto@unige.it Please carefully read the instructions on AulaWeb |
18/06/2021 | 08:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | Exam be scheduled by email with luca.oneto@unige.it Please carefully read the instructions on AulaWeb |
18/06/2021 | 08:00 | GENOVA | Orale | Exam be scheduled by email with luca.oneto@unige.it Please carefully read the instructions on AulaWeb |
02/07/2021 | 08:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | Exam be scheduled by email with luca.oneto@unige.it Please carefully read the instructions on AulaWeb |
02/07/2021 | 08:00 | GENOVA | Orale | Exam be scheduled by email with luca.oneto@unige.it Please carefully read the instructions on AulaWeb |
30/07/2021 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | |
01/09/2021 | 08:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | Exam be scheduled by email with luca.oneto@unige.it Please carefully read the instructions on AulaWeb |
01/09/2021 | 08:00 | GENOVA | Orale | Exam be scheduled by email with luca.oneto@unige.it Please carefully read the instructions on AulaWeb |
16/09/2021 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento |