[Dottorcomp] Fwd: Corso "Optimization Models for Machine Learning" - 22-26 marzo 2021

[Luca Franco Pavarino]

---------- Forwarded message ---------
From: <ricercaoperativa a di.unito.it>
Date: Fri, 12 Mar 2021 at 09:29
Subject: [Mailing list RicercaOperativa] Corso "Optimization Models for
Machine Learning" - 22-26 marzo 2021

Cari tutti,



nella settimana dal 22 al 26 marzo prossimi, nell’ambito del Dottorato di
Ricerca in Matematica e Informatica dell’Università della Calabria
(Dipartimento di Matematica e Informatica), terrò un corso dal titolo
“Optimization Models for Machine Learning”, 4 CFU, 12 ore.



Obiettivo del corso sarà quello di presentare alcuni modelli di
ottimizzazione finalizzati al Machine Learning, con riferimento alla
classificazione supervisionata, non supervisionata e semi-supervisionata.
Il corso inoltre è “self-contained”: quindi la prima parte sarà
introduttiva e dedicata alla presentazione dei principali concetti
dell’Ottimizzazione Matematica. Una piccolo spazio sarà anche dedicato ai
problemi di Multiple Instance Learning. Ecco il programma nel dettaglio:



*PART I: Introduction to Numerical Optimization*

   - The optimization problems;
   - The min-max problems;
   - Convexity;
   - Global and local minima;
   - Optimality conditions;
   - The Wolfe dual problem.

*PART II: Numerical Optimization and Machine Learning*

   - Introduction to Machine Learning;
   - Optimization and pattern classification;
   - Optimization models for supervised classification;
      - Linear separation;
      - Spherical separation;
      - Polyhedral separation;
      - Support Vector Machine;
      - The kernel trick;
      - Proximal Support Vector Machine;
      - Spherical separation with margin;
   - Optimization models for unsupervised classification;
      - The non-smooth clustering optimization model;
   - Optimization models for semi-supervised classification;
      - Transductive Support Vector Machine;
      - Semi-supervised spherical separation;
      - Semi-supervised polyhedral separation;
   - Multiple Instance Learning;
      - Instance-space, bag-space and embedding-space approaches;
      - Support Vector Machine for Multiple Instance Learning;
   - Evaluation of a classifier;
      - Accuracy;
      - Sensitivity;
      - Specificity;
      - Precision;
      - F-score;
   - Model selection: cross validation and leave-one-out strategies.



Le lezioni si svolgeranno sulla piattaforma Teams e sono rivolte a
dottorandi e/o studenti magistrali. Se qualcuno è interessato a seguire le
lezioni, può contattarmi all’indirizzo antonio.fuduli a unical.it.



Cordiali saluti a tutti,

Antonio





*______________________________________*

*ANTONIO FUDULI*

*[image: logo]*

*Dipartimento di Matematica e Informatica -*

*Universita’ della Calabria -*

Via P. Bucci, CUBO 31B - 87036 - Rende (CS) - Italia

Phone: +39 0984 49 64 39

Fax: +39 0984 49 64 10

Email: antonio.fuduli a unical.it

Home page: www.mat.unical.it/~fuduli
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