Appunti VERIFICATO
Data Mining e Classificazione
Università degli Studi di Roma - La Sapienza scienze statistiche Curriculum demografico sociale 2023
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Data mining e classificazione coinvolgono l'analisi di grandi quanti di dati (Big Data) provenienti da IoT, reti 5G, social media e altri fonti. Questi dati non strutturati richiedono tecniche avanzate come machine learning per la riduzione dimensionale e l'applicazione di modelli ensemble come Random Forests e Gradient Boosting. Sentiment Analysis analizza opinioni su social media, mentre l'intelligenza artificiale, come il robot Pepper, utilizza questi dati per interazioni umano-robotiche. I database strutturati offrono vantaggi come l'indipendenza dai programmi e la riduzione delle duplicazioni di dati.
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- Introduzione al data mining e machine learning: i BIG-DATA generati da IoT e la rete 5G offrono nuove opportunità ma presentano sfide statistiche e computazionali.
- Natura dei Big Data: si tratta di grandi insiemi di dati qualitativamente nuovi, come comportamenti e convinzioni delle persone, utilizzati in campi diversi come la salute pubblica; i dati non strutturati, come testi, audio e video, richiedono tecniche avanzate per l'analisi.
- Aspetti negativi dei Big Data: la preparazione dei dati è faticosa e il numero elevato di variabili può portare a false correlazioni; multiple testing e correzione del False Discovery Rate sono necessari per evitare errori statistici.
- Riduzione dimensionale: tecniche come feature extraction e selection permettono di gestire grandi volumi di dati, migliorando la interpretabilità e le prestazioni dei modelli predittivi.
- Modelli applicabili: ensemble learning, Random Forests, Gradient Boosting e Reti Neurali sono efficaci per prevenzioni accurate; l'analisi dei testi sociali utilizza Sentiment Analysis per classificare opinioni positive e negative in tweet brevi e informali.
- Intelligenza Artificiale: il Pepper robot di Softbank comunica con le persone, riconosce emozioni e impara dagli altri robot attraverso il Cloud; i database strutturati offrono vantaggi come l'integrazione dei dati e l'indipendenza dal formato.
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