"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

 

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