Il documento tratta del machine learning nel contesto dei big data, esplorando le definizioni, i casi d'uso e i vari tipi di apprendimento, tra cui supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato e rinforzato. Viene analizzata la scelta degli algoritmi e gli errori del modello, inclusi bias e varianza, con focus sulla variabilità intrinseca e sull'errore totale. Infine, il documento offre una panoramica di alcune applicazioni pratiche, come le raccomandazioni e l'analisi medica.

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IADA – BIG DATA
Lesson 7 – Machine Learning

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Agenda

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Definizione

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Definizione

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Definizione

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Definizione

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Caso D’uso

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Caso D’uso – Attività Fraudolente

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Caso D’uso – Sistemi di Raccomandazione

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Caso D’uso – Analisi Medica

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Caso D’uso – Altro…

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Tipi di apprendimento

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Apprendimento Supervisionato

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Apprendimento Supervisionato

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Apprendimento Supervisionato

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Apprendimento Supervisionato

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Apprendimento Supervisionato

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Apprendimento Non Supervisionato

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Apprendimento Non Supervisionato

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Apprendimento Non Supervisionato

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Apprendimento Non Supervisionato

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Apprendimento Non Supervisionato

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Apprendimento Non Supervisionato

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Apprendimento Semi-Supervisionato

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Apprendimento Rinforzato

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Riepilogo

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Suddivisione per output

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Regressione

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Classificazione

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Clustering

34. © G. Deplano – IADA – BIG DATA
Riepilogo

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Algoritmi

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Algoritmi

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Scelta dell’algoritmo

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Come fare la scelta finale

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Alcuni oper-parametri di 3 algoritmi

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Definizione di errore

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Notazione

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Notazione

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Notazione - Previsioni

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Variabilità Intrinseca

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Variabilità Intrinseca

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Errore irriducibile

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Errore del modello

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Errore totale

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Errore del modello

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Relazione trta BIAS e viarianza

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Definizione di BIAS

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Definizione di BIAS

53. © G. Deplano – IADA – BIG DATA
Definizione di Varianza

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Definizione di Varianza

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Bias e Varianza

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Curva ad “U” dell’errore del modello