Optimization Methods For Machine Learning – prof. Laura Palagi

Ingegneria Gestionale - Management Engineering · Sapienza Università di Roma · 2º anno · 1º semestre · Metodi e modelli per il supporto alle decisioni · 6 CFU · a scelta (MEMO-09-10) · canale unico

Testi d'esame di Optimization Methods For Machine Learning del prof. Laura Palagi, canale unico, corso di laurea in Ingegneria Gestionale - Management Engineering (Laurea magistrale (LM-31)), Sapienza Università di Roma, 2º anno · 1º semestre · Metodi e modelli per il supporto alle decisioni · 6 CFU · a scelta (MEMO-09-10), a.a. 2026/2027. Libri adottati: Deep Learning - Goodfellow, Bengio, Courville - 2016.

Optimization Methods For Machine Learning – Prof. Laura Palagi Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Gestionale - Management Engineering · Laurea magistrale (LM-31) · 2º anno · 1º semestre · Metodi e modelli per il supporto alle decisioni · 6 CFU · a scelta (MEMO-09-10) / 2º anno · 1º semestre · Artificial intelligence and data analytics in management (percorso formativo valido anche ai fini del conseguimento del doppio titolo italo-francese) - in inglese · 6 CFU

Sapienza · Ingegneria civile e industriale / Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · 6 CFU · apri nel catalogo

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Deep Learning - Goodfellow, Bengio, Courville - 2016 Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

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Argomenti del programma: Il contenuto dell'insegnamento è articolato come nel programma sosttostante seguendo la stessa articolazione temporale riportata (1 lezione = 2 ore didattcai frontale). 1. Introduction. (3 lezioni) Definition of learning systems. Goals and applications of machine learning (classification and regression). Basics on statistical learning theory (Vapnik Chervonenkis bound). Underfitting and Overfitting.

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