Fondamenti di machine learning (2020/2021)



Codice insegnamento
4S008902
Crediti
6
Coordinatore
Marco Cristani
Settore disciplinare
ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Lingua di erogazione
Italiano
L'insegnamento è organizzato come segue:
Attività Crediti Periodo Docenti Orario
Teoria 5 II semestre Marco Cristani

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Laboratorio 1 II semestre Marco Cristani

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Obiettivi formativi

Il corso intende fornire i fondamenti teorici e descrivere le metodologie principali relative all’area di apprendimento automatico (machine learning). In particolare, il corso si occuperà di descrivere i metodi di analisi, riconoscimento e classificazione automatica di dati di qualsiasi tipo, detti tipicamente pattern. Queste discipline sono alla base, sono utilizzate, e spesso completano molte altre discipline ed aree applicative di larga diffusione, quali la visione computazionale, la robotica, l’elaborazione delle immagini, data mining, l’analisi ed interpretazione di dati medicali e biologici, la bioinformatica, biometria, videosorveglianza, il riconoscimento del parlato e del testo e numerose altre. Più precisamente, le metodologie che verranno introdotte nel corso sono spesso parte integrante delle aree applicative su citate, e ne costituiscono la parte “intelligente” con l’obiettivo finale di comprendere (classificare, riconoscere, analizzare) i dati provenienti dal processo di interesse (siano essi segnali, immagini, stringhe, categoriali, o di altro tipo). A partire dalla tipologia di dati misurati, verrà considerata l’intera pipeline di analisi quali l’estrazione e selezione di caratteristiche; metodi di apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato, tecniche di analisi parametriche e non, e i protocolli di validazione. Verranno infine analizzati in generale le recenti tecniche di apprendimento “profondo” (deep learning) con alcuni casi studio. In conclusione, il corso si propone di fornire allo studente un insieme di fondamenti teorici e strumenti algoritmici per affrontare le problematiche che si possono incontrare in settori industriali strategici ed innovativi quali quelli che coinvolgono l’elaborazione di grandi quantità di dati (big data), il multimedia, l’ispezione visuale di prodotti e l’automazione in genere.

Programma

Il programma del corso può essere diviso in due ambiti, quello metodologico e quello applicativo, che procederanno di pari passo durante le lezioni.

Metodologie
--Introduzione: cos’è, a cosa serve, sistemi, applicazioni
--Riconoscimento e classificazione
--Teoria della decisione di Bayes
--Stima dei parametri
--Metodi non parametrici
--Classificatori lineari, non lineari e funzioni discriminanti
--Estrazione e selezione di feature, PCA e trasformata di Fisher
--Algoritmo Expectation-Maximization e misture di Gaussiane
--Metodi generativi e discriminativi
--Metodi Kernel e Support Vector Machines
--Hidden Markov Models
--Metodi di classificazione non supervisionata (clustering)
--Pattern recognition per l'analisi e il riconoscimento in immagini e video

Applicazioni
--Riconoscimento di volti
--Tracking
--Video sorveglianza

Modalità d'esame

prova orale