Pavia · Dipartimento di Fisica "alessandro Volta" · 6 CFU · apri nel catalogo
Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: After a general introduction to machine learning, the first lectures will focus on the main techniques used to tackle the problem of classification by supervised learning. More in detail the following topics will be presented: - logistic regression; - generalization and regularization; - the perceptron algorithm; - linear and non-linear Support Vector Machines; - cross validation and model selection; - feature…
Pavia · Dipartimento di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: After a general introduction to machine learning, the first lectures will focus on the main techniques used to tackle the problem of classification by supervised learning. More in detail the following topics will be presented: - logistic regression; - generalization and regularization; - the perceptron algorithm; - linear and non-linear Support Vector Machines; - cross validation and model selection; - feature…
Argomenti del programma: Parte I. Il modello relazionale. Sistemi informativi, informazioni, dati. Basi di dati e sistemi per la loro gestione (DBMS). Fondamenti algebrici del modello relazionale. Domini e relazioni. Chiavi e superchiavi. I vincoli di integrità. Algebra relazionale. Operatori insiemistici. Proiezione, selezione e giunzione. Costruzione di espressioni che traducano interrogazioni formulate in linguaggio naturale. Parte II.
Argomenti del programma: Parte I. Il modello relazionale. Sistemi informativi, informazioni, dati. Basi di dati e sistemi per la loro gestione (DBMS). Fondamenti algebrici del modello relazionale. Domini e relazioni. Chiavi e superchiavi. I vincoli di integrità. Algebra relazionale. Operatori insiemistici. Proiezione, selezione e giunzione. Costruzione di espressioni che traducano interrogazioni formulate in linguaggio naturale. Parte II.
Pavia · Dipartimento di Matematica 'felice Casorati' · 3 CFU · apri nel catalogo
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Material prepared by the teachers and a selection of recommended papers.
Argomenti del programma: The course begins with an introduction to the state-of-the-art frameworks for the development of systems based on deep learning models. Then, it presents the implementation of advanced deep learning models such as convolutional networks, encoder/decoder architectures, and attention mechanisms. Two main topics are addressed.
Pavia · Dipartimento di Studi Umanistici · 5 CFU · apri nel catalogo
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: After a general introduction to machine learning, the first lectures will focus on the main techniques used to tackle the problem of classification by supervised learning. More in detail the following topics will be presented: - logistic regression; - generalization and regularization; - the perceptron algorithm; - linear and non-linear Support Vector Machines; - cross validation and model selection; - feature…
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