2014
2014
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Riepilogo dell'insegnamento: Machine Learning
| Informazioni generali | |||
| Corso di Laurea | Comunicazione Multimediale e Tecnologie dell'Informazione | Percorso | TECNOLOGIE DELL'INFORMAZIONE E SISTEMI MULTIMEDIALI |
|---|---|---|---|
| CFU | 6 | Università | UDINE |
| Ore di didattica frontale per CFU | 7 | Settore Scientifico Disciplinare | INF/01 |
6 cfu così ripartiti nelle aree:
- 6 CFU nell'area M - Rappresentazione della conoscenza
Sillabo dell'insegnamento
- M - Rappresentazione della conoscenza
-
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Introduzione all'apprendimento automatico, Apprendimento supervisionato -
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Regressione lineare. Overfitting -
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Apprendimento di modelli: massima verosimiglianza, MAP, metodi bayesiani -
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Classificazione lineare, binaria e non. Classificatori lineari. -
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Apprendimento non supervisionato. Clustering. - *
RP - Risoluzione di Problemi
Modelli del testo, statististici e non: LSA, PLSA, LDA.
(*) Le sottoaree con asterisco sono quelle che il GRIN auspica facciano parte in via prioritaria dei sillabi degli insegnamenti assegnati all?area stessa
