Il corso tratta i seguenti argomenti;

• Esplorazione dei dati; mostra come progettare e sviluppare workflow di esplorazione dati e di pre-processamento dei dati stessi. Nello specifico mostra come effettuare caricamento di un insieme di dati, come riassumerne quantitativamente le principali caratteristiche, per variabili categoriche, nominali, ordinali e per variabili numeriche. Inoltre, viene mostrato come trattare il problema dei valori mancanti e come ridurre la dimensione dell’insieme di dati sia in termini di attributi che in termini di osservazioni.
  
• Classificazione Supervisionata; introduce alla formulazione, valutazione e risoluzione di problemi di classificazione supervisionata, vale a dire problemi per i quali a fronte di un insieme di attributi di input si dispone di uno o più attributi di output che rappresentano le quantità da prevedere utilizzando gli attributi di input a disposizione. Viene dedicata attenzione al tema della progettazione dell’esperimento di apprendimento ed alla valutazione dei relativi risultati. Nello specifico si mostra come stimare le prestazioni di un modello di classificazione, come si comparano le prestazioni di due modelli di classificazione. Infine, viene riservata particolare attenzione al problema della selezione e/o generazione degli attributi tramite opportune procedure algoritmiche.
  
• Classificazione non Supervisionata; questo argomento è dedicato alla formulazione, valutazione e risoluzione di problemi di classificazione non supervisionata, vale a dire problemi per i quali si dispone solamente di un insieme di attributi di input. In questo caso il compito dell’esperto di machine learning consiste nel progettare ed implementare un workflow che consenta di raggruppare le osservazioni dell’insieme di dati disponibili in modo tale da rendere ottimale l’omogeneità delle osservazioni associate allo stesso gruppo e rendere massima la differenza tra osservazioni assegnate a gruppi differenti. Vengono presentate e discusse diverse misure di similarità utilizzate per valutare l’omogeneità dei gruppi formati dalle procedure e dagli algoritmi di classificazione non supervisionata. Infine, particolare attenzione viene data agli indici di valutazione e comparazione di soluzioni alternative.
  
• Regole di Associazione; viene mostrato come possibile apprendere in modo automatico regole di associazione nel caso di insiemi di dati dove le osservazioni sono caratterizzate dalla natura transazionale. In questo caso il compito dell’esperto di machine learning consiste nel progettare e implementare un workflow che consenta di estrarre regole di associazione tra attributi in modo da fornire capacità predittiva e decisionale. Infine, particolare attenzione viene data agli indici di valutazione e comparazione di soluzioni alternative.