90909 - WORKSHOP 2 (WS2)

Conoscenze e abilità da conseguire

Workshops are designed to provide students with transversal skills that can prove useful in their future careers. The objective of the workshop is to help students to practice skills through application of information technology, data analysis, decision-making techniques (e.g. simulation) in complex organizations.

Contenuti

Questo workshop copre le tecniche di apprendimento automatico per la classificazione e il clustering, con un focus speciale sulle loro applicazioni per il Text Mining.

Più nel dettaglio:

• Algoritmi di kNN, SVM e regressione logistica per la classificazione;
• Algoritmi di k-means, mean-shift clustering e clustering gerarchico;
• Tecniche di pre-processing per dati testuali;
• Tecniche ed algoritmi per il Text Mining;
• Applicazione del Text Mining.
  

IMPORTANTE: per seguire questo corso è fondamentale avere conoscenze di programmazione in R e nozioni di base del Data Science. Il corso è pensato per studenti che hanno già seguito i moduli ws4 o ws5 o ws6 (workshop 1) negli scorsi anni.

Testi/Bibliografia

James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning (Vol. 112, p. 18). New York: springer.

Slide del docente

Metodi didattici

Lezioni frontali

 

N.B. In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutti gli studenti ai moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio, [https://elearning-sicurezza.unibo.it/] in modalità e-learning.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Valutazione di un progetto finale

Strumenti a supporto della didattica

Slide del docente

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Elena Morotti