Scuola di Scuola di Dottorato in Informatica e Matematica - XXX ciclo
Dipartimento di InformaticaUniversità degli Studi di Bari

Metodi Avanzati di
Apprendimento Automatico

N. Fanizzi e N. Di Mauro


Calendario
martedì 10/06 11.00-14.00 Lab. Shannon
giovedì 12/06 11.00-14.00 Aula magna
venerdì 13/06 11.00-14.00 Aula Hume
Ricevimento vedi orario aggiornato: scheda DIB

Notizie / Diario

19/06 SRL e metodi basati su Kernel. Kernel per dimostrazioni. kFoil.

17/06 Lezione: Kernel e loro proprietà. Chiusure. Modificatori. Kernel per strutture dati: stringe/sequenze; alberi, grafi. Cenni su kernel da modelli probabilistici.

14/06 Rappresentazioni complesse: Problema generale della scelta del kernel e regolarizzazione. Problemi di learning ricondotti alla forma basata su kernel.

13/06 Support Vector Machine: margini, ottimizzazione convessa, metodo dei moltiplicatori di Lagrange. Forma prima e duale. Kernel: embedding, matrice. teorema di Mercer. Prop. di chiusura. Modularità. Cenni di statistical learning theory (dimensione VC, rischio d'errore teorico, empirico).

10/06 Tecniche di regressione basate su Kernel: Stima della densità dagli istogrammi ai Kernel (Parzen windows, k-NN, radial basis functions). Introduzione ai kernel methods: kernel trick e prodotto interno.

Programma

modulo sull'Apprendimento con i Kernel

  1. Metodi basati su Kernel
  2. SVM e altri metodi Kernel
  3. Scelta dei Kernel. Embedding. Cenni su CoLT: SLT
  4. Kernel per rappresentazioni complesse
  5. Multiple-kernel learning

Esame

Modalità

Progetto di gruppo

Data

2/11 ore 10:30

Strumenti

Testi di Riferimento

Manuali

Articoli

Tutorial

Altri testi, articoli, survey e tutorial:


Numeri selezionati tratti dal Machine Learning Journal e dal Journal of Machine Learning Research

inizio pagina