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Per gli Studenti
Apprendimento automatico

Codice insegnamento F1801Q134

Docente:
Giancarlo Mauri

Contenuti:

Il corso fornirà una approfondita presentazione della vasta collezione di nuovi metodi e strumenti che si sono resi disponibili negli ultimi anni per lo sviluppo di sistemi autonomi di apprendimento e di supporto alla analisi di dati multivariati. Questi strumenti comprendono le reti neurali, i modelli di Markov nascosti, le reti di credenza, gli alberi di decisione, così come combinazioni sempre più sofisticate di queste architetture. Le applicazioni includono la predizione in condizioni di informazione incompleta, la classificazione, l’analisi di serie temporali, la diagnosi, l'ottimizzazione, l’ identificazione e il controllo di sistemi, l’analisi esplorativa dei dati e molti altri problemi in statistica, machine learning e data mining.

Testi di riferimento:
S. Russel, P. Norvig, Intelligenza artificiale, Vol. 2, Capp. 18-21, Pearson-Prentice Hall 
S. Marsland, Machine Learning: An Algorithmic Perspective CRC Press

 Obiettivi formativi:
Il corso si propone di introdurre gli elementi di base e di fornire i concetti e gli strumenti fondamentali, basati su metodi computazionali, per rappresentare l’apprendimento, la conoscenza e il ragionamento in condizioni di incertezza.
Lo studente sarà in grado di progettare e sviluppare strumenti software basati su tecniche di apprendimento automatico (machine learning) per risolvere semplici problemi di analisi di dati, knowledge discovery e supporto alle decisioni in presenza di informazione incerta o incompleta.
Le capacità acquisite sono alla base dello sviluppo di sistemi evoluti di data mining e knowledge discovery e di applicativi sw specifici in sistemi di supporto alle decisioni.

Prerequisiti:

Conoscenze di base su algoritmi e strutture di dati.
Elementi di calcolo delle probabilità e statistica

Metodi didattici

Il corso consisterà di lezioni frontali ed esercitazioni.

Programma esteso:

  1. Apprendimento di concetti dalle osservazioni
  2. Alberi di decisione
  3. Teoria computazionale dell’apprendimento
    • Definizioni ed esempi
    • Formalizzazione dello scenario
    • Limiti superiori e inferiori e Dimensione di VC
    • Mistake bound, Teorema di Littlestone, halving
  4. Apprendimento bayesiano
    • Introduzione
    • Teorema di Bayes
    • Ipotesi MAP, ML, MDL
    • Algoritmo di Gibbs e di maggioranza pesata
    • Classificatore bayesiano ottimo
    • Classificatore bayesiano ingenuo
    • Apprendimento con variabili nascoste: l’algoritmo EM
    • Modelli di Markov nascosti
  5. Reti neurali
    • Introduzione
    • percettrone e teorema di convergenza
    • percettrone multistrato e retropropagazione
  6. Support vector machines
    • Introduzione
    • Kernels
  7. Apprendimento per rinforzo
  8. Apprendimento non supervisionato

Tipo esame:
Scritto e orale separati

Tipo valutazione:

Voto finale

Contents:
The course will provide an in-depth discussion of the large collection of new methods and tools that have become available in recent years for developing autonomous learning systems and for aiding in the analysis of complex multivariate data. These tools include neural networks, hidden Markov models, belief networks, decision trees, memory-based methods, as well as increasingly sophisticated combinations of these architectures. Applications include prediction, classification, fault detection, time series analysis, diagnosis, optimization, system identification and control, exploratory data analysis and many other problems in statistics, machine learning and data mining.

Textbooks:
S. Russel, P. Norvig, Intelligenza artificiale, Vol. 2, Capp. 18-21, Pearson-Prentice Hall
S. Marsland, Machine Learning: An Algorithmic Perspective, CRC Press

Goals: 
The course aims to introduce the basic elements and provide the basic concepts and tools based on computational methods, to represent the learning, knowledge and reasoning under uncertainty.
The student will be able to design and develop software systems based on machine learning techniques to solve simple problems of data analysis, knowledge discovery and decision support in the presence of uncertain or incomplete information.
Acquired skills are the basis for the development of advanced data mining and knowledge discovery and application specific software systems in decision support.

Prerequisites
:
Basic knowledge of algorithms and data structures.
Elements of probability and statistics

Teaching methods:

The course will consist of lectures and exercise sessions

Extended program:

  1. Learning from observations, Concept learning
  2. Decision trees
  3. Computational learning theory
    • Definitions and examples
    • Upper and lower bound, VC Dimension
    • Mistake bound, Littlestone theorem, halving (slides)
  4. Bayesian Learning
    • Introduction
    • Bayes theorem
    • Ipotheses MAP, ML, MDL
    • Gibbs algorithm; weighted majority algorithm
    • Optimal Bayes classifier
    • Naive  Bayes classifier
    • EM algorithm
  5. Neural networks
    • Introduction
    • perceptron and convergente theorem
    • multilayer perceptron and error backpropagation
  6. Support vector machines
    • Introduction
    • Kernel methods
  7. Reinforcement learning
  8. Unsupervised learning techniques

 Examination:
Written and oral separated

Approfondimenti

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redazioneweb@disco.unimib.it - ultimo aggiornamento di questa pagina 24/08/2011