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ANN e SVM: prevedere e classificare

Come si riconoscono automaticamente testi e immagini? Come si individua lo spam? E un cattivo pagatore? Come si stima il valore di un immobile? Come si diagnostica precocemente una malattia? Introduzione alle Reti Neurali Artificiali e alle Macchine a Vettori di Supporto

A cosa servono le ANN e le SVM

Le Reti Neurali Artificiali (in inglese Artificial Neural Networks, ANN) e le Macchine a Vettori di Supporto (in inglese Support Vector Machines, SVM) sono metodi di Machine Learning per risolvere problemi di classificazione e di previsione, utilizzando dati “etichettati”.

Vengono costruite sfruttando un insieme di data object (training set) descritti sia da variabili input (predittori) che da una variabile output (risposta) scelta come target. Una volta costruiti, i modelli si possono applicare ad altri data object, dei quali sono noti solo i predittori, per determinarne la risposta; a seconda che questa sia categorica o numerica, il problema dicesi di classificazione o di previsione.Leggi di più

Destinatari, didattica e calendario

Il campo di applicazione del Data Science è già oggi sterminato ed è in continua crescita. Le Reti Neurali Artificiali e le Macchine a Vettori di Supporto, in particolare, trovano applicazione in numerosi ambiti professionali, dal marketing alle vendite, dalla produzione alla qualità, dall’ingegneria al biomedicale. Il corso, di livello intermedio, è destinato a chi voglia conoscere i principali metodi di costruzione e addestramento delle ANN e SVM, combinando aspetti concettuali e pratica operativa. Le lezioni, infatti, mixano elementi teorici con esempi e applicazioni, sfruttando software piuttosto comuni.

Sono previste 15 ore di lezione erogate da uno o più Tutor; si suggerisce un minimo di 3-4 ore a settimana. Giorni e orari di lezione vanno concordati con i Tutor; si assicura ogni sforzo per accomodare le preferenze dei partecipanti, entro la finestra 8:00 – 23:00, lun – dom.

Quota di partecipazione

600,00€.

La quota può variare in caso di personalizzazione del programma e si riferisce all’erogazione a un solo partecipante, in aula virtuale. Contatta il nostro Staff per informazioni sul costo del corso in caso di erogazione a due o più partecipanti.

Attestato

Al termine del corso si rilascia un attestato di partecipazione riportante il programma svolto e firmato dal corpo docente. Si può anche richiedere la certificazione delle conoscenze acquisite previo superamento di una prova d’esame.


Reti neurali

Programma

  1. Artificial Neural Networks: introduzione.

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  2. Artificial Neural Networks: complementi.

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  3. Support Vector Machines.

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  4. Ensemble methods.

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Personalizzazioni

Valutiamo diverse richieste di personalizzazione del programma: puoi aggiungere argomenti funzionali agli obiettivi formativi, o aggiungere prerequisiti, se pensi di non avere le conoscenze di base necessarie per seguire il corso; puoi richiedere di calibrare la didattica per dare più attenzione agli aspetti teorici o, viceversa, a quelli applicativi.

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