Machine learning and statistical learning

A.A. 2024/2025
12
Crediti massimi
80
Ore totali
SSD
INF/01 SECS-S/01
Lingua
Inglese
Obiettivi formativi
The course introduces students to the most important algorithmical and statistical machine learning tools. The first part of the course focuses on the statistical foundations and on the methodological aspects. The second part is more hands-on, with laboratories to help students develop their software skills.
Risultati apprendimento attesi
Upon completion of the course students will be able to:
1. understand the notion of overfitting and its role in controlling the statistical risk
2. describe some of the most important machine learning algorithms and explain how they avoid overfitting
3. run machine learning experiments using the correct statistical methodology
4. provide statistical interpretations of the results.
Corso singolo

Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.

Programma e organizzazione didattica

Edizione unica

Responsabile
Periodo
Secondo semestre

Programma
Il programma è condiviso con i seguenti insegnamenti:
- [F94-155](https://www.unimi.it/it/ugov/of/af2025000f94-155)
Moduli o unità didattiche
Module Machine Learning
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 6
Lezioni: 40 ore

Module Statistical Learning
SECS-S/01 - STATISTICA - CFU: 6
Lezioni: 40 ore
Docente: Salini Silvia

Docente/i
Ricevimento:
Mercoledì 9:30-12:30
via Celoria 18. Stanza 7007
Ricevimento:
Il ricevimento studenti è in presenza, per appuntamento, il martedì dalle 9.30 alle 11.00 e via Teams, per appuntamento, il lunedì dalle 15.00 alle 16.30.
DEMM, stanza 30, 3° p