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Digital Tree - Innovation Habitat

Viale Cembrano, 2

16148 Genova

Italy

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Descrizione evento

Descrizione

Introduzione:

Machine Learning (ML) si riferisce a sistemi software che imparano a risolvere compiti tramite esempi. I sistemi ML sono alla base dei recenti successi nell'intelligenza artificiale, dalle auto senza conducente agli assistenti vocali. Gli stessi sistemi consentono lo sviluppo di pipeline di analisi dei dati, al fine di elaborarne ed estrarne informazioni utili da quantità sempre maggiori e sempre più disponibili.

Questo corso fornisce un'introduzione alle idee fondamentali nell'apprendimento automatico, illustrate da esempi reali e con l'aiuto di sessioni pratiche "hands-on".


Struttura del corso:

9:00 - 11:00 THEORY
Learning from data, training and test error, overfitting.

11:00 - 13:00 PRACTICAL
Introduction to Azure software. Data management and visualization. Setting up a learning pipeline.

Lunch Break

14:00 - 16:00 THEORY
Learning algorithms, model complexity, training, tuning and assessment.

16:00 - 18:00 PRACTICAL
Algorithm selection. Hyperparameters tuning. Interpreting algorithm's scores.


A chi è rivolto il corso:

Il corso è rivolto a professionisti, consulenti e studenti che desiderano acquisire le basi del Machine Learning.
E' richiesta conoscenza base di informatica e dei linguaggi di programmazione.


Il docente:

Lorenzo Rosasco


Lorenzo Rosasco is an associate professor at the University of Genova, Italy. He is also affiliated with the Massachusetts Institute of Technology (MIT), where is a visiting professor, and with the Istituto Italiano di Tecnologia (IIT), where he is an external collaborator. He is leading the efforts to establish the Laboratory for Computational and Statistical Learning (LCSL), born from a collaborative agreement between IIT and MIT. He received his PhD from the University of Genova in 2006 where he worked under the supervision of Alessandro Verri and Ernesto De Vito in the SLIPGURU. During his PhD he has been visiting student at the Toyota Technological Institute at Chicago (working with Steve Smale) and at the Center for Biological and Computational Learning (CBCL) at MIT-- working with Tomaso Poggio. Between 2006 and 2009 he was a postdoctoral fellow at CBCL working with Tomaso Poggio. His research focuses on studying theory and algorithms for machine learning. Dr. Rosasco has developed and analyzed methods to learn from small as well as large samples of high dimensional data, using analytical and probabilistic tools, within a multidisciplinary approach drawing concepts and techniques primarily from computer science but also from statistics, engineering and applied mathematics.

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