BIOLOGICAL DATA MINING
Gli studenti che completeranno con successo l'insegnamento avranno una solida conoscenza delle principali tecniche per pre-processare i dati, frequent pattern mining, classificazione, predizione, clustering, e outlier detection. Questa conoscenza permetterà loro di affrontare ogni tipo di problema inerente il data mining e di identificare la tecnica più adatta per risolverlo.
NEURAL AND FUZZY COMPUTATION
Al termine del corso lo studente avrà acquisito conoscenze in merito ai concetti fondamentali delle tecniche computazionali ispirate alla natura, come le reti neurali artificiali, i sistemi fuzzy e gli algoritmi genetici, e alla loro applicazione in una vasta gamma di aree applicative.
BIOLOGICAL DATA MINING
The students who successfully complete the course will have a solid knowledge of the main techniques used in data preprocessing, data warehouse, frequent pattern mining, classification, prediction, clustering and outlier detection. This knowledge will allow them to tackle each type of data mining problem and to identify the most suitable technique for solving it.
NEURAL AND FUZZY COMPUTATION
At the end of the course the student will acquire knowledge about the basic concepts of nature-inspired computational techniques, such as artificial neural networks, fuzzy systems and genetic algorithms, and their application to a wide variety of application areas.
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Durante la verifica delle conoscenze, gli studenti devono dimostrare di aver appreso le diverse tecniche insegnate durante lo svolgimento del corso e devono essere capaci di identificare la soluzione più adatta per problemi di data mining specifici.
I metodi sono:
Ulteriori informazioni: allo studente è richiesto di sviluppare un progetto in cui vengono utilizzate tecniche di data mining. I risultati del progetto vengono discussi durante una presentazione.
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La verifica delle conoscenze sarà oggetto della valutazione del progetto di laboratorio e di un esame orale al termine del corso. Nel progetto di laboratorio lo studente dovrà progettare e realizzare un sistema intelligente per risolvere un problema particolare. Durante l'esame orale lo studente deve dimostrare la conoscenza dei concetti di base sui sistemi intelligenti e la capacità di sviluppare tali sistemi.
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During the oral exam the student must be able to demonstrate his/her knowledge of the course material and be able to identify the most suitable solutions for specific data mining problems.
Methods:
Further information:
The student is requested to develop an application employing some data mining technique. The results of the project are described in a report and discussed during the presentation of the project.
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The assessment of the knowledge will be the subject of the evaluation of the laboratory project and of an oral exam at the end of the course. In the lab project the student will have to design and implement an intelligent system to solve a particular problem. During the oral exam the student must demonstrate knowledge of the basic concepts about intelligent systems and the ability to develop intelligent systems.
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Al termine del corso,
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Al termine del corso, lo studente sarà in grado di sviluppare ed utilizzare sistemi intelligenti per affrontare problemi non facilmente risolvibili con approcci tradizionali.
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At the end of the course,
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At the end of the course, the student will be able to develop and use intelligent systems to tackle problems not easily solved by traditional approaches to computing.
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Lo studente dovrà preparare e presentare una relazione scritta che riporti i risultati dell'attività di progetto
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Durante l'attività di laboratorio sarà sviluppato un progetto. Al termine del corso, lo studente dovrà preparare e presentare una relazione scritta che descriva le scelte fatte nel progetto e i risultati ottenuti.
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The student will have to prepare and present a report, which describes the development of the project and the obtained results
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A project will be developed during the laboratory activity. At the end of the course, the student will have to prepare and present a written report describing the choices made in the project and the results achieved.
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Lo studente potrà acquisire un metodo per affrontare problemi di data mining e per selezionare le migliori soluzioni da adottare
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Lo studente potrà acquisire e sviluppare sensibilità alle problematiche coinvolte nella gestione e nell’analisi di dati sperimentali (ad esempio, dati eterogenei, dati mancanti, dati imprecisi e vaghi, ecc.).
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The student will acquire a method to deal with data mining problems and to select the most effective solution to be adopted
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The student can acquire and develop sensitivity to the issues involved in the management and analysis of experimental data (for example, eterogeneous data, missing data, inaccurate and vague data, etc.).
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Durante le sessioni di laboratorio saranno valutati il grado di accuratezza e precisione delle attività svolte dallo studente
Durante lo sviluppo del progetto saranno verificate le modalità di gestione e organizzazione delle fasi progettuali
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Durante la discussione del progetto saranno valutate la sensibilità ai problemi affrontati e l’accuratezza ed efficienza delle soluzioni proposte.
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During the laboratory sessions the degree of accuracy and precision of the activities carried out by the student will be evaluated
During the development of the project, the procedures for managing and organizing the project phases will be verified
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During the discussion of the project, the sensitivity to the problems faced and the accuracy and efficiency of the proposed solutions will be evaluated.
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Conoscenze di base di matematica
Conoscenze di linguaggi di programmazione (preferibilmente Java)
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Nessuno
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Basic knowledge of mathematics
Knowledge of programming languages (preferably Java)
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None
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Le lezioni verranno svolte frontalmente con l'ausilio di lucidi
Le esercitazioni verranno svolte in laboratorio con l'ausilio di lucidi
Durante il corso, verrà sviluppato dallo studente un progetto che costituirà parte della valutazione finale
L'intero corso è tenuto in Inglese
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Lezioni frontali con ausilio di lucidi.
Frequenza: Consigliata.
Attività di apprendimento:
Metodi di insegnamento:
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Delivery: face to face
Learning activities:
Attendance: Advised
Teaching methods:
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Delivery: face to face with slides.
Attendance: Advised.
Learning activities:
Teaching methods:
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Data Preprocessing: data cleaning, integration, reduction, transformation and discretization.
Frequent pattern mining: basic concepts, A-priori algorithm, Pattern-Growth approach, vertical data format, pattern evaluation methods, constraint-based frequent pattern mining, colossal pattern.
Classification: basic concepts, decision tree induction, Bayes classification methods, rule-based classification, lazy learners, techniques for improving accuracy, model evaluation and selection.
Clustering: basic concepts, partitioning methods, hierarchical methods, density-based methods, grid-based methods, model evaluation and selection, clustering with constraints.
Outlier detection: statistical, proximity-based, clustering-based and classification-based approaches.
Sequential Pattern Mining: basic concepts, AprioriAll, AprioriSome, AprioriDynamicSome
Graph Mining: basic concept, geodesic distance, SimRank, Density-based approaches to graph clustering.
Distributed frameworks: basic concepts, Hadoop, MapReduce paradigm, Spark, some examples of data mining algorithms implemented by using MapReduce
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Concetti fondamentali delle reti neurali artificiali. Perceptron. Multilayer Perceptron. Error backpropagation. Reti neurali RBF. Reti neurali competitive. Mappe auto-organizzanti (SOM). Fuzzy sets e Fuzzy Logic. Regole fuzzy. Ragionamento approssimato. Sistemi basati su regole fuzzy. Tipi di regole fuzzy. Adaptive-network-based fuzzy inference systems (ANFIS). Algoritmi genetici: selezione, crossover, mutazione. Sistemi intelligenti ibridi. Risoluzione di problemi con sistemi intelligenti: regressione, classificazione, clustering, previsione, supporto decisionale, data mining, data fusion.
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Data Preprocessing: data cleaning, integration, reduction, transformation and discretization.
Frequent pattern mining: basic concepts, A-priori algorithm, Pattern-Growth approach, vertical data format, pattern evaluation methods, constraint-based frequent pattern mining, colossal pattern.
Classification: basic concepts, decision tree induction, Bayes classification methods, rule-based classification, lazy learners, techniques for improving accuracy, model evaluation and selection.
Clustering: basic concepts, partitioning methods, hierarchical methods, density-based methods, grid-based methods, model evaluation and selection, clustering with constraints.
Outlier detection: statistical, proximity-based, clustering-based and classification-based approaches.
Sequential Pattern Mining: basic concepts, AprioriAll, AprioriSome, AprioriDynamicSome
Graph Mining: basic concept, geodesic distance, SimRank, Density-based approaches to graph clustering.
Distributed frameworks: basic concepts, Hadoop, MapReduce paradigm, Spark, some examples of data mining algorithms implemented by using MapReduce
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Basic concepts of artificial neural networks. Perceptron. Multilayer Perceptron. Error backpropagation. Radial-Basis Function (RBF) networks. Competitive neural networks. Self-organizing maps (SOM). Fuzzy sets and Fuzzy Logic. Fuzzy rules. Approximate reasoning. Fuzzy rule-based systems. Types of fuzzy rules. Adaptive-network-based fuzzy inference systems (ANFIS). Genetic algorithms: selection, crossover, mutation. Hybrid intelligent systems. Problem solving with intelligent systems: regression, classification, clustering, forecasting, decision support, data mining, data fusion.
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Slides
Libro: J. Han and M. Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 3rd ed., 2011 Papers on the different algorithms described during the course Slides of the lectures
Articoli forniti dal docente
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Il docente fornirà slides e dispense.
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Slides
Recommended book: J. Han and M. Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 3rd ed., 2011 Papers on the different algorithms described during the course Slides of the lectures
Papers provided by the teacher
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The teacher will provide lecture slides and handouts.
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L'esame è composto dalla discussione del progetto e una prova orale.
La discussione del progetto viene tipicamente tenuta qualche giorno prima dell'esame orale. Il candidato deve presentare come il progetto è stato sviluppato, motivare le sue scelte progettuali e discutere i risultati ottenuti. Il progetto viene valutato positivamente se il candidato mostra di aver seguito un approccio corretto e di aver valutato in modo critico le possibili soluzioni, scegliendo la più appropriata
La prova orale consiste in un colloquio tra il candidato e il docente su alcune domande che sono assegnate in forma scritta al candidato.
La prova orale è superata se il candidato mostra padronanza degli argomenti trattati, si esprime in modo chiaro e con terminologia corretta, mostra capacità di analisi e sintesi.
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Esame orale e sviluppo di un progetto in laboratorio.
L’esame è composto dalla presentazione del progetto pratico e da una prova orale. La prova orale consiste in un colloquio tra il candidato e il docente. Durante il colloquio saranno poste domande inerenti le diverse sezioni nelle quali è diviso il corso: reti neurali, logica fuzzy, algoritmi genetici, e loro applicazioni. Il colloquio non avrà esito positivo se il candidato darà prova di non essere in grado di esprimersi in modo chiaro e di usare la terminologia corretta ovvero se il candidato mostrerà ripetutamente l'incapacità di mettere in relazione parti del programma e nozioni che deve usare in modo congiunto per rispondere in modo corretto ad una domanda.
Per sostenere l’orale è necessario aver ottenuto una valutazione positiva sul progetto pratico.
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The assessment method consists of a presentation of the project and an oral exam.
The presentation of the project will be hold some days before the oral exam. The candidate has to present how the project has been developed, to justify the design choices and critically discuss the obtained results. The project is positively evaluated if the candidate shows to have followed a correct approach and to have critically evaluated the possible solutions, choosing the most appropriate
The oral exam consists of a conversation between the candidate and the teacher on some questions that are assigned in writing to the candidate.
The oral exam is over if the candidate shows mastery of the topics covered, is expressed clearly and with correct terminology, shows the ability of analysis and synthesis.
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Oral exam and lab project.
The exam consists of the presentation of the practical project and an oral test. The oral test consists of a conversation between the candidate and the teacher. During the conversation questions will be asked about the different sections in which the course is divided: neural networks, fuzzy logic, genetic algorithms, and their applications. The conversation will not be successful if the candidate will prove to be unable to express himself/herself clearly and to use the correct terminology, or if the candidate repeatedly shows the inability to relate parts of the program and the notions he/she must use in a joint way to answer correctly a question.
A positive evaluation of the practical project is needed to take the oral exam.