unimore/triennale-appunti-steffo
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machinelearning: Study

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8
pages/year4/machinelearning/index.tsx
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@ -17,22 +17,22 @@ const Page: NextPage = () => {
Machine learning Machine learning
</Heading> </Heading>
<Chapter> <Chapter>
<Box todo> <Box>
<Heading level={3}> <Heading level={3}>
Premessa Premessa
</Heading> </Heading>
<p> <p>
TODO Anche questo corso sembra interessante: spero solo di non impantanarmi nella matematica come al solito!
</p> </p>
</Box> </Box>
</Chapter> </Chapter>
<Chapter> <Chapter>
<Box todo> <Box>
<Heading level={3}> <Heading level={3}>
Materiale raccolto Materiale raccolto
</Heading> </Heading>
<p> <p>
TODO Sto seguendo le lezioni di questo corso, pertanto sto raccogliendo attivamente materiale.
</p> </p>
<Chapter> <Chapter>
<Panel> <Panel>

88
pages/year4/machinelearning/teoria.tsx
View file

@ -25,59 +25,65 @@ const Page: NextPage = () => {
<Heading level={3}> <Heading level={3}>
Concetto base Concetto base
</Heading> </Heading>
<Box todo> <Box>
<Heading level={3}> <Heading level={3}>
Machine learning Machine learning
</Heading> </Heading>
<p> <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/>. L&apos;obiettivo del <i>machine learning</i> è quello di costruire un <B>modello matematico</B> in grado di associare tutti i valori di uno spazio di input <X/> a quelli di un altro spazio di output <Y/>.
</p> </p>
<p> <p>
<TeX block math={r`F: \mathbb{X} → \mathbb{Y}`}/> <TeX block math={r`F: \mathbb{X} → \mathbb{Y}`}/>
</p> </p>
</Box>
</Chapter>
<Chapter>
<Box builtinColor={"cyan"}>
<Heading level={3}>
Supervised learning
</Heading>
<p> <p>
Quando <B>si è a conoscenza</B> del dominio dello spazio di output <Y/>, il machine learning è detto <I>supervised learning</I>. Per costruire il modello, usano <B>insiemi di associazioni</B> tra un <B>vettore di input</B> <TeX math={r`\mathbf{x} \in \mathbb{X}`}/> e un <B>risultato di output</B> <TeX math={r`y \in \mathbb{Y}`}/>:
</p> </p>
<p> <p>
In particolare, i problemi risolti in questo caso sono detti: <TeX block math={r`D = { ( \mathbf{x}_i, y_i ), i = 1, \dots, N, \mathbf{x}_i \in {X}, y_i \in {Y} }`}/>
</p> </p>
<ListUnordered> <Chapter>
<ListUnordered.Item> <Box>
<I>Problemi di <B>binary classification</B></I> se <TeX math={r`\mathbb{Y} = \{ +1, -1 \}`}/> <Heading level={3}>
</ListUnordered.Item> Supervised learning
<ListUnordered.Item> </Heading>
<I>Problemi di <B>multi-class classification</B></I> se <TeX math={r`\mathbb{Y} = \{ 0, 1, \dots, n \}`}/> <p>
</ListUnordered.Item> Quando <B>si è a conoscenza</B> del dominio dello spazio di output <Y/>, il machine learning è detto <I>supervised learning</I>.
<ListUnordered.Item> </p>
<I>Problemi di <B>regression</B></I> se <TeX math={r`\mathbb{Y} = \{ 0, 1, \dots, n \}`}/> <p>
</ListUnordered.Item> In particolare, i problemi risolti in questo caso sono detti:
</ListUnordered> </p>
</Box> <ListUnordered>
<Box builtinColor={"orange"}> <ListUnordered.Item>
<Heading level={3}> <I>Problemi di <B>binary classification</B></I> se <TeX math={r`\mathbb{Y} = \{ +1, -1 \}`}/>
Unsupervised learning </ListUnordered.Item>
</Heading> <ListUnordered.Item>
<p> <I>Problemi di <B>multi-class classification</B></I> se <TeX math={r`\mathbb{Y} = \{ 0, 1, \dots, n \}`}/>
Quando <B>non si è a conoscenza</B> del dominio dello spazio di output <Y/>, il machine learning è detto <I>supervised learning</I>. </ListUnordered.Item>
</p> <ListUnordered.Item>
<p> <I>Problemi di <B>regression</B></I> se <TeX math={r`\mathbb{Y} = \{ 0, 1, \dots, n \}`}/>
In particolare, i problemi risolti in questo caso sono detti: </ListUnordered.Item>
</p> </ListUnordered>
<ListUnordered> </Box>
<ListUnordered.Item> <Box>
<I>Problemi di <B>novelty detection</B></I> se si cerca di capire se qualcosa è simile o nuovo rispetto agli elementi precedenti <Heading level={3}>
</ListUnordered.Item> Unsupervised learning
<ListUnordered.Item> </Heading>
<I>Problemi di <B>clustering</B></I> se si cerca di trovare gruppi a cui potrebbero appartenere gli elementi <p>
</ListUnordered.Item> Quando <B>non si è a conoscenza</B> del dominio dello spazio di output <Y/>, il machine learning è detto <I>supervised learning</I>.
</ListUnordered> </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>
</Box> </Box>
</Chapter> </Chapter>
<Chapter> <Chapter>