Introduzione al machine learning. Metodi non supervisionati.

Introduzione al machine learning. Metodi non supervisionati.

Overview

Il machine learning,  o apprendimento automatico, indica un ambito di ricerca all’interno dell’IA il cui scopo è realizzare sistemi in grado di imparare le relazioni tra i dati autonomamente dai dati stessi, senza la necessità di formulare ipotesi preventive sulla natura di queste relazioni. I metodi del machine learning sono quindi particolarmente adatti per affrontare problemi di business, tipicamente caratterizzati da grandi quantità di informazioni ma spesso privi di modelli teorici preesistenti di riferimento.

Gli algoritmi del machine learning sono generalmente suddivisi in due classi: metodi supervisionati e non supervisionati; gli ultimi – oggetto di questo corso – affrontano principalmente il problema di ridurre la complessità della base dei dati, sia che questa si esprima con un numero elevato di variabili, sia che si esprima con grandi quantità di osservazioni.

Descrizione

L’obiettivo del corso è di presentare i principali metodi per ridurre il numero di variabili o per raggruppare le osservazioni di un dataset, mantenendo in ogni caso la maggior informazione possibile, o riassumendola nelle dimensioni o nei gruppi di maggior interesse. Per la riduzione delle dimensioni saranno presentate analisi delle componenti principali e analisi fattoriale; per il raggruppamento delle osservazioni saranno presentate le tecniche di clustering. Ogni metodo sarà illustrato con esempi reali. I partecipanti eseguiranno le analisi con un software open source usando un approccio visuale, senza dover scrivere codice. Particolare enfasi sarà posta sull’interpretazione dei risultati.

Il corso è destinato a professionisti e studenti che vogliono un'introduzione pratica alle principali tecniche di trattamento di grandi volumi di dati, ma non hanno specifiche competenze di programmazione. Il software adottato permette una veloce comprensione delle potenzialità delle tecniche, ma offre molteplici altre possibilità di analisi: il corso costituisce pertanto anche una introduzione a uno strumento di interesse e di utilizzo più generale.

Prerequisiti: conoscenze statistiche di base.

Durata del corso

8 ore

Docente del corso

Della Beffa

Data del corso

18 Ottobre

Costo del corso

600,00 (il pagamento effettivo avverrà solo al raggiungimento minimo di partecipanti)

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