Machine learning: classificazione con gli alberi decisionali e l’algorimo KNN
Obiettivi
Nel mondo dell’intelligenza artificiale, il machine learning (o apprendimento automatico) è una delle tecnologie principali, che ha conosciuto un’evoluzione rapida negli ultimi anni, destando curiosità e preoccupazione per i risultati e le potenzialità future. Rappresenta una branca dell’intelligenza artificiale che si occupa di sviluppare algoritmi in grado di apprendere dai dati ed effettuare previsioni o prendere decisioni sulla base di quanto appreso.
In altre parole, anziché scrivere un programma che esegua compiti specifici in modo deterministico, cioè seguendo un ordine fisso e predeterminato, vengono forniti al computer un insieme di dati e un algoritmo che li analizzi per estrarre da essi modelli o schemi. I dati, dunque, sono un esempio di come il sistema dovrebbe agire a fronte di diverse situazioni: compito del sistema è imparare come comportarsi in situazioni simili.
In questo webinar esamineremo uno dei compiti fondamentali del machine learning, la classificazione, che rientra nella categoria dell’apprendimento supervisionato e consiste nell’assegnare un’etichetta, una classe o una categoria a un insieme di dati in base alle loro caratteristiche. In particolare, esamineremo due metodi: gli alberi decisionali e l’algoritmo key nearest neighbors.
Infine, presenteremo le misure per valutare le prestazioni di un modello di classificazione.
Relatrice
Ilaria Lombardi si laurea con lode in Scienze dell’Informazione presso l’Università di Torino e riceve la medaglia del Senato Accademico per la miglior tesi. Dopo un’esperienza quindicennale prima come programmatrice e poi come project manager in diverse aziende operanti principalmente nel campo automobilistico, ottiene un dottorato di ricerca in Informatica. Successivamente collabora con l’Università di Torino come titolare di assegni di ricerca presso il dipartimento di Informatica e come docente a contratto presso la Facoltà di Lettere, la Facoltà di Psicologia e la Scuola Universitaria Interdipartimentale di Scienze Strategiche. Nel frattempo, inizia l’attività di docenza nella scuola secondaria di secondo grado, prima presso l’ITIS Pininfarina di Moncalieri (TO) e attualmente presso l’IIS Amaldi-Sraffa di Orbassano (TO). È autrice di numerosi articoli pubblicati su riviste scientifiche internazionali e di libri scolastici per le materie dell’area informatica. Da sempre appassionata di didattica, si dedica anche all’insegnamento dell’Informatica in progetti che coinvolgono scuole primarie e secondarie di primo grado.
Moderatrice
Elisa Pettinari, Responsabile redazione tecnico-tecnologica
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