- Docente: Valeria Simoncini
- Crediti formativi: 6
- SSD: MAT/08
- Lingua di insegnamento: Inglese
- Moduli: Valeria Simoncini (Modulo 1) Davide Palitta (Modulo 2)
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Matematica (cod. 5827)
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Orario delle lezioni (Modulo 1)
dal 25/09/2024 al 19/12/2024
Conoscenze e abilità da conseguire
At the end of the course, students have theoretical and computational knowledge on matrix and tensor techniques for analysing large amounts of data. In particular, students are able to examine large samples of discrete data and extract interpretable information of relevance in image and data processing, in medical and scientific applications, and in social and security sciences.
Contenuti
* Vector and matrix norms (including sparsity promoting)
Mathematical foundations and algorithms for:
* Linear regression and Least squares
* Eigenvalues, SVD, pseudoinverse
* Reduction and low rank representation:Principal Component Analysis anf factor analysis.
- Sparse representation with l_0-norm: Orthogonal matching pursuit
- CUR factorization
-non-negative factorizations
-matrix completion
- dictionary learning
* Tensors
- Dealing with tensors and various representations
- HOSVD, Tensor OMP, Dictionary Learning with tensors
Examples with real world data.
Testi/Bibliografia
Slides plus a lot of material at
http://www.dm.unibo.it/~simoncin/DataScienceLM.html
Metodi didattici
Frontal lectures and lab sessions.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Final take home project with slides presentation.
Oral discussion on the course material.
Strumenti a supporto della didattica
Lab facilities
Link ad altre eventuali informazioni
http://www.dm.unibo.it/~simoncin/DataScienceLM.html
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Valeria Simoncini
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