| Modulo | Crediti | Settore disciplinare | Periodo | Docenti |
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| PART I | 3 | MAT/06-PROBABILITÀ E STATISTICA MATEMATICA | I semestre |
Paolo Dai Pra
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| PART II | 3 | INF/01-INFORMATICA | I semestre |
Alberto Castellini
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Obiettivo dell’insegnamento è introdurre gli studenti alla modellazione statistica ed all’analisi esplorativa dei dati. I fondamenti dello Statistical Learning (supervised e unsupervised, deep learning) sono sviluppati con particolare enfasi sugli aspetti teorici e sulle strutture matematiche sottostanti, allo scopo di fornire una derivazione ed analisi rigorosa ed autocontenuta dei principali modelli usati correntemente per le applicazioni. Sessioni complementari di laboratorio permetteranno di illustrare gli algoritmi chiave in connessione con alcuni casi di studio rilevanti, usando principalmente gli ambienti software standard come R o Python.
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
| T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman. | The elements of statistical learning. Data mining, inference, and prediction. (Edizione 2) | Springer | 2009 |
