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Data Mining: Modellazione Statistica e Apprendimento Automatico dei Dati

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Data Mining, Statistical Modeling and Machine Learning

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Anno accademico 2015/2016

Codice dell'attività didattica
INT0911
Docente
Dott. Ciro Cattuto (Titolare del corso)
Corso di studi
Laurea Magistrale Interateneo in Fisica dei sistemi complessi
Anno
1° anno 2° anno
Periodo didattico
Secondo periodo didattico
Tipologia
C=Affine o integrativo
Crediti/Valenza
6
SSD dell'attività didattica
FIS/02 - fisica teorica, modelli e metodi matematici
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Obbligatoria
Tipologia d'esame
Orale
Prerequisiti
Analisi matematica, algebra lineare, elementi di statistica e probabilità.
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Il corso si pone l'obiettivo di fornire competenze di base per l'analisi e la modellazione statistica dei dati, con speciale attenzione alle tecniche di apprendimento automatico (machine learning) in contesti sia descrittivi che predittivi. Il corso ha un forte carattere interdisciplinare e copre argomenti tradizionalmente trattati in corsi di laurea di computer science e statistica. Un importante obiettivo del corso è la conoscenza operativa delle tecniche e degli algoritmi trattati. Le lezioni teoriche si alterneranno perciò ad esercitazioni al computer.

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Risultati dell'apprendimento attesi

- compresione teorica dei fondamenti dell'apprendimento automatico (machine learning) dai dati

- capacità di usare alcune librerie Python per il machine learning nel contesto di semplici applicazioni

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Modalità di verifica dell'apprendimento

Discussione alla lavagna ed esercitazioni interattive al computer.

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Programma

- The major paradigms of learning from data, the learning problem, the feasibility of learning

- The architecture of machine learning algorithms: model structure, scoring, and search

- The theory of generalization, the Vapnik-Chervonenkis generalization bound, model complexity penalization, the approximation-generalization tradeoff, bias and variance, the learning curve

- Models and Patterns: parametric and non-parametric models, regression models

- Score functions and optimization techniques. Gradient descent and stochastic gradient descent.

- Linear Models: linear classification, linear regression, ordinary least squares, logistic regression, non-linear transformations

- Overfitting and Regularization: model complexity and overfitting, commonly used regularizers, weight decay and lasso.

- Validation and Cross-Validation: validation set, leave-one-out cross validation, K-fold cross-validation

- Descriptive Modeling: density models, mixture models, the Expectation-Maximization algorithm, cluster analysis, the K-means algorithm, hierarchical clustering

- Predictive Modeling for Classification: linear discriminants, tree models, nearest-neighbor methods, Naive Bayes, feature selection

- Predictive Modeling for Regression: linear regression, generalized linear models

- Singular Value Decomposition, Matrix Factorization, and applications

- Content-based retrieval: text representation and classification, term weighting, latent semantic indexing

Testi consigliati e bibliografia

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- Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin, "Learning from Data"AMLBook 2012

- David J. Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth, "Principles of Data Mining", MIT Press 2011



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Orario lezioni

GiorniOreAula
Lunedì14:00 - 17:00Aula Wick Dipartimento di Fisica
Venerdì9:00 - 13:00Aula Informatica C Dipartimento di Fisica
Lezioni: dal 22/01/2016 al 15/03/2016

Nota: Venerdì 29.01 il corso si svolgerà in aula F

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Note

Le esercitazioni del corso richiedono la capacità di scrivere ed eseguire semplici programmi in Python. La conoscenza del linguaggio di programmazione Python non è richiesta ma ci si aspetta che gli studenti si impegnino per acquisire una sufficiente competenza nell'uso di Python in parallelo alle lezioni del corso.

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Ultimo aggiornamento: 29/01/2016 08:37
Location: https://fisica-sc.campusnet.unito.it/robots.html
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