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Struttura del corso
Fonti dei metodi
- Intelligenza artificiale
- Apprendimento automatico
- Statistics
- Fonti dei dati
Pre-elaborazione dei dati
- Importazione/esportazione dei dati
- Esplorazione e visualizzazione dei dati
- Riduzione della dimensionalità
- Gestione dei valori mancanti
- Pacchetti R
Principali attività di data mining
- Analisi automatica o semiautomatica di grandi quantità di dati
- Estrazione di modelli interessanti precedentemente sconosciuti
- Gruppi di record di dati (analisi dei cluster)
- Record insoliti (rilevamento anomalie)
- Dipendenze (estrazione di regole di associazione)
Estrazione di dati
- Rilevamento delle anomalie (rilevamento di valori anomali/modifiche/deviazioni)
- Apprendimento delle regole di associazione (modellazione delle dipendenze)
- Clustering
- Classificazione
- Regressione
- Riepilogo
- Pattern mining frequente
- Estrazione di testo
- Alberi decisionali
- Regressione
- Neural Networks
- Estrazione di sequenze
- Pattern mining frequente
Dragaggio dei dati, pesca dei dati, snooping dei dati
Requisiti
Buona conoscenza di R.
14 ore
Recensioni (1)
very tailored to needs