- Oggetto:
Data Mining and Machine Learning
- Oggetto:
Data Mining and Machine Learning
- Oggetto:
Anno accademico 2022/2023
- Codice attività didattica
- PSI1246
- Docente
- Rogerio Lopes Salvini (Titolare)
- Corso di studio
- Scienze del corpo e della mente
- Anno
- 1° anno
- Periodo
- Primo semestre
- Tipologia
- Opzionale
- Crediti/Valenza
- 4
- SSD attività didattica
- INF/01 - informatica
- Erogazione
- Tradizionale
- Lingua
- Inglese
- Frequenza
- Facoltativa
- Tipologia esame
- esame orale (verbalizzante)
- Prerequisiti
- There are no formal prerequisites for this course. No prior knowledge of programming or mathematics is requested. Knowledge of basic statistics can be helpful, but all concepts will be introduced along the course.
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Non ci sono prerequisiti formali per l’insegnamento. Non è richiesta alcuna conoscenza preliminare di programmazione o matematica. La conoscenza delle statistiche di base può essere utile, ma tutti i concetti verranno introdotti durante il corso. - Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Provide students with the basics of Data Mining and Machine Learning, introducing an open-source graphical tool to apply Machine Learning algorithms for cross-disciplinary studies, including mental health and cognitive processes.
Fornire agli studenti le nozioni di base di Data Mining e Machine Learning, introducendo uno strumento grafico open source per applicare algoritmi di Machine Learning per studi interdisciplinari, inclusi salute mentale e processi cognitivi.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
At the end of the course, the students should be able to: understand the key steps of Knowledge Discovery in Databases, understand the data preparation process, produce and analyze simple models using Data Mining techniques, and read and understand scientific articles that apply Data Mining in Health.
Al termine del corso, gli studenti dovrebbero essere in grado di: comprendere i passaggi chiave della Knowledge Discovery nei database, comprendere il processo di preparazione dei dati, produrre e analizzare modelli semplici utilizzando tecniche di Data Mining e leggere e comprendere articoli scientifici che applicano il Data Mining in Salute.
- Oggetto:
Programma
Knowledge Discovery in Databases. Data Analysis and Preparation. Data Preprocessing. Data Mining and Machine Learning. An open-source graphical tool for Machine Learning experimentation.
Scoperta della conoscenza nei database. Analisi e preparazione dei dati. Pretrattamento dei dati. Data mining e Machine Learning. Strumento grafico open source per la sperimentazione di Machine Learning.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Lessons in the classroom. Classes will be in English, but it will be possible to ask questions in Italian.
Lezione in classe. Le lezioni saranno in inglese, ma sarà possibile porre domande in italiano.
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
The final grade will be determined through an oral examination. The course allows students to take a written test (esonero) in the last class. The test is composed of 15 brief open questions (2.1 points value). The evaluation will be provided in thirtieths. Students who obtain a score equal to or above 18 can officialize their grade without a further oral exam.
Students that do not take the test or do not pass it, or reject the final mark, will have to take an oral exam on the indicated material.
Il voto finale sarà determinato attraverso una prova orale. Il corso consente agli studenti di sostenere una prova scritta (esonero) nell'ultima lezione. Il test è composto da 15 brevi domande aperte (valutazione 2,1 punti). Il voto sarà espresso in trentesimi. Gli studenti che ottengono un punteggio pari o superiore a 18 possono ufficializzare il proprio voto senza ulteriore esame orale.
Gli studenti che non sostengono la prova o non la superano, o rifiutano il voto finale, dovranno sostenere una prova orale sul materiale indicato.
- Oggetto:
Attività di supporto
Appointment via e-mail: rogerio.lopessalvini@unito.it
Su appuntamento via e-mail: rogerio.lopessalvini@unito.it
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
Fayyad, U., Piatesky-Shapiro, G., Smyth, P. (1996) From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. AI Magazine, v. 17, n. 3, p. 37-54, 1996. (available on the course website)
Tan, P-N., Steinbach, M., Karpatne, A., Kumar, V. (2018) Introduction to Data Mining, 2nd Edition (the first edition is also eligible), Pearson.
Slides of lessons.
- Oggetto:
Note
To avoid the numerous overlaps between courses and allow students to attend the "Data Mining and Machine Learning" course, the Didactic Direction has managed to move the timetable of the lessons that will be held from now on Mondays from 3 pm to 6 pm, in the same place in room 5 of C.so S. Maurizio.
Due to urgent repairs, all SCM lessons will be temporarily and exceptionally delivered remotely starting from 24/10 up to and including 6/11.
As per indications received from the presidency, the lessons will be held online on the dates of 26/10 and 02/11 on webex:
Per evitare le numerose sovrapposizioni tra i corsi e permettere agli studenti di frequentare il corso "Data Mining e Machine Learning", la Direzione Didattica è riuscita a spostare l'orario delle lezioni che si terranno d'ora in poi lunedì dalle 15 alle 18, nello stesso posto nell'aula 5 del C.so S. Maurizio.
Per via di riparazioni urgenti, tutte le lezioni di SCM saranno temporaneamente ed eccezionalmente erogate da remoto a partire dal 24/10 fino al 6/11 compreso.
Come da indicazioni ricevute dalla presidenza le lezioni si terranno online nelle date del 26/10 e del 02/11 su webex:
- Registrazione
- Aperta
- Apertura registrazione
- 05/10/2022 alle ore 12:30
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