Data Science e Statistica
L'enorme quantità di dati digitalmente disponibili in domini quali; salute, biologia, finanza, sicurezza, commercio elettronico, e reti sociali, per citarne solo alcuni, offre la straordinaria opportunità di far apprendere ai nostri computer come svolgere in modo ottimale compiti di nostro interesse, financo a raggiungere livelli di prestazione sovraumani come quanto accaduto per il gioco del Go, dove il campione Sud Coreano Lee Sedol si è recentemente ritirato dalle competizioni dopo esser stato pesantemente sconfitto dall'algoritmo AlphaGo. Il Machine Learning combina informatica, matematica, e statistica, con l'obiettivo di apprendere dai dati. Seguendo Tom M. Mitchell, diremo che un programma apprende dall'esperienza E con riferimento ad alcune classi di compiti T e con misurazione della performance P, se le sue performance nel compito T, come misurato da P, migliorano con l'esperienza E. Il corso ha carattere introduttivo e presenta le tre tipologie di machine learning; apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo. Dedicheremo lezioni specifiche agli alberi di decisione, alle reti di neuroni artificiali, oggi in grande ascesa sotto il nome di Deep Learning. Inoltre, verranno presentati diversi algoritmi di clustering, ed il paradigma delle reti Bayesiane, che collega tra loro Machine Learning ed Intelligenza Artificiale. Il corso consiste di 8 lezioni dove le cartelle dedicate ad ogni argomento sono arricchite tramite figure e tabelle che costituiscono parte integrante del corso medesimo. Infine, oltre 250 quiz vengono resi disponibili al fine di offrire allo studente uno strumento per valutare il proprio livello di comprensione.
