unimore/triennale-appunti-steffo
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Steffo 2022-09-28 12:58:58 +02:00
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5
pages/index.tsx
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@ -176,6 +176,11 @@ const Home: NextPage = () => {
Big data analytics
</Link>
</ListUnordered.Item>
<ListUnordered.Item>
<Link href="/year4/machinelearning">
Machine learning
</Link>
</ListUnordered.Item>
</ListUnordered>
</Box>
<Box>

55
pages/year4/machinelearning/index.tsx Normal file
View file

@ -0,0 +1,55 @@
import {Heading, Chapter, Box, Idiomatic as I, Panel, ListUnordered, Parenthesis} from "@steffo/bluelib-react"
import type { NextPage, NextPageContext } from 'next'
import { Link } from '../../../components/link'
import { Warn1024 } from '../../../components/warn'
export async function getStaticProps(_context: NextPageContext) {
return {
props: {}
}
}
const Page: NextPage = () => {
return <>
<Heading level={2}>
Machine learning
</Heading>
<Chapter>
<Box todo>
<Heading level={3}>
Premessa
</Heading>
<p>
TODO
</p>
</Box>
</Chapter>
<Chapter>
<Box todo>
<Heading level={3}>
Materiale raccolto
</Heading>
<p>
TODO
</p>
<Chapter>
<Panel>
<Heading level={4}>
Appuntiweb
</Heading>
<Warn1024/>
<ListUnordered>
<ListUnordered.Item>
<Link href="/year4/machinelearning/teoria">Appunti di teoria</Link>
</ListUnordered.Item>
</ListUnordered>
</Panel>
</Chapter>
</Box>
</Chapter>
</>
}
export default Page

111
pages/year4/machinelearning/teoria.tsx Normal file
View file

@ -0,0 +1,111 @@
import {Heading, Chapter, Box, ListUnordered, BringAttention as B, Idiomatic as I} from "@steffo/bluelib-react"
import type { NextPage, NextPageContext } from 'next'
import { Link } from '../../../components/link'
import 'katex/dist/katex.min.css';
import TeX from "@matejmazur/react-katex"
const r = String.raw
const X = () => <TeX math={r`\mathbb{X}`}/>
const Y = () => <TeX math={r`\mathbb{Y}`}/>
export async function getStaticProps(_context: NextPageContext) {
return {
props: {}
}
}
const Page: NextPage = () => {
return <>
<Heading level={2}>
<Link href="/year4/machinelearning">
Machine learning
</Link>
</Heading>
<Chapter>
<Heading level={3}>
Concetto base
</Heading>
<Box todo>
<Heading level={3}>
Machine learning
</Heading>
<p>
L&apos;obiettivo del <i>machine learning</i> è quello di costruire un <b>modello matematico</b> in grado di mappare tutti i valori di uno spazio di "input" <X/> a quelli di un altro spazio di "output" <Y/>.
</p>
<p>
<TeX block math={r`F: \mathbb{X} → \mathbb{Y}`}/>
</p>
</Box>
</Chapter>
<Chapter>
<Box builtinColor={"cyan"}>
<Heading level={3}>
Supervised learning
</Heading>
<p>
Quando <B>si è a conoscenza</B> del dominio dello spazio di output <Y/>, il machine learning è detto <I>supervised learning</I>.
</p>
<p>
In particolare, i problemi risolti in questo caso sono detti:
</p>
<ListUnordered>
<ListUnordered.Item>
<I>Problemi di <B>binary classification</B></I> se <TeX math={r`\mathbb{Y} = \{ +1, -1 \}`}/>
</ListUnordered.Item>
<ListUnordered.Item>
<I>Problemi di <B>multi-class classification</B></I> se <TeX math={r`\mathbb{Y} = \{ 0, 1, \dots, n \}`}/>
</ListUnordered.Item>
<ListUnordered.Item>
<I>Problemi di <B>regression</B></I> se <TeX math={r`\mathbb{Y} = \{ 0, 1, \dots, n \}`}/>
</ListUnordered.Item>
</ListUnordered>
</Box>
<Box builtinColor={"orange"}>
<Heading level={3}>
Unsupervised learning
</Heading>
<p>
Quando <B>non si è a conoscenza</B> del dominio dello spazio di output <Y/>, il machine learning è detto <I>supervised learning</I>.
</p>
<p>
In particolare, i problemi risolti in questo caso sono detti:
</p>
<ListUnordered>
<ListUnordered.Item>
<I>Problemi di <B>novelty detection</B></I> se si cerca di capire se qualcosa è simile o nuovo rispetto agli elementi precedenti
</ListUnordered.Item>
<ListUnordered.Item>
<I>Problemi di <B>clustering</B></I> se si cerca di trovare gruppi a cui potrebbero appartenere gli elementi
</ListUnordered.Item>
</ListUnordered>
</Box>
</Chapter>
<Chapter>
<Box todo>
<Heading level={3}>
Come un problema di ottimizzazione
</Heading>
<p>
Possiamo astrarre il machine learning come il seguente problema di ottimizzazione di <B>minimizzazione dell&apos;errore</B>:
</p>
<p>
<TeX block math={r`\min_{f \in H} \quad \sum_{i=1}^N \quad V(y_i, f(x_i)) \quad + \quad \lambda \| f \|^2`}/>
</p>
<Chapter>
<Box todo>
<Heading level={3}>
Loss function
</Heading>
</Box>
<Box todo>
<Heading level={3}>
Complessità della funzione
</Heading>
</Box>
</Chapter>
</Box>
</Chapter>
</>
}
export default Page