Introduction To Machine Learning – Padova

Argomenti del programma: - Introduzione: differenza tra inferenza statistica e approccio machine learning, apprendimento supervisionato vs. non supervisionato, concetti fondamentali del machine learning - Pre processing e concetti fondamentali: pre-processing dei dati ed estrazione delle features, suddivisione dati in stima, validazione e verifica, il compromesso bias-varianza, concetto funzione di perdita - Modelli di regressione:…

Argomenti del programma: 1) Python - Introduzione al linguaggio di programmazione. - Utilizzo di Python per l'analisi dei dati. - Studio empirico del comportamento di variabili aleatorie. 2) Introduzione al Machine Learning (ML) Istanze, features, label, training set, test set, goal, errore di generalizzazione, empirical risk minimization, overfitting, valutazione. Tipologie di apprendimento automatico.

Argomenti del programma: 1) Python - Introduzione al linguaggio di programmazione. - Utilizzo di Python per l'analisi dei dati. - Studio empirico del comportamento di variabili aleatorie. 2) Introduzione al Machine Learning (ML) Istanze, features, label, training set, test set, goal, errore di generalizzazione, empirical risk minimization, overfitting, valutazione. Tipologie di apprendimento automatico.