"Statistical Learning e Deep Learning: dalla teoria alla pratica”
Luogo: Dipartimento di Scienze Medico-Veterinarie - Aula B
Periodo: 11-14 dicembre 2023
Docenti:
Stefano Biffani, Istituto di Biologia e Biotecnologia Agraria, CNR
Filippo Biscarini, Istituto di Biologia e Biotecnologia Agraria, CNR
L’obiettivo del corso è di approfondire diversi modelli predittivi, affrontare le principali problematiche scientifiche a cui applicare lo statistical learning e il corretto modo di valutarne le performance fornendo esempi pratici.
Brevemente, gli argomenti trattati saranno:
- Inferenza e predizione
- Accuratezza di un modello: come valutarla
- ll compromesso tra bias e varianza ed i metodi di cross-validation
- La libreria Tidymodels di R
- Reti neurali (deep learning) e utilizzo di dati non-tabulari
- Dense Layers (MLP: multi-layer perceptrons)
- CNN (convolutional neural networks)
- RNN (recurrent neural networks)
Il corso prevede una parte teorica ed una pratica: in quest’ultima, si useranno i linguaggi di programmazione R e Python in notebooks online (Google Colab).
L’iniziativa è indirizzata a tutti i docenti e assegnisti di ricerca afferenti all’Università degli Studi di Parma.
Numero massimo di partecipanti: 40 persone.
Iscrizioni chiuse per raggiungimento massimo di partecipanti. Se interessati a partecipare al corso scrivere a claudio.cipolatgotet@unipr.it
