In questo progetto si è affrontato un problema di classificazione su un dataset molto semplice della letteratura, Monk con lo scopo di prendere maggiore confidenza con librerie come Keras, Tensorflow, PyTorch.

Dopodiché il vero scopo del progetto è stato trovare la miglior configurazione di una rete neurale per la soluzione di un task di regressione con due output.

Il progetto ha visto l’applicazione approfondita anche di algoritmi come SVM e KNN, ma si è concentrato in particolar modo sulle reti neurali, che sono stato l’oggetto principale del corso.

Teoria in questo esame

Molte ore sono state dedicate anche alla buona applicazione del machine learning, allo studio teorico della teoria statistica che sta dietro i modelli.

Sono stati anche visti, solamente a livello teorico, argomenti avanzati come reservoir computing, recurrent e recursive neural network.

Download del documento

Il report completo con tutti i dettagli delle grid search effettuate, le tecniche di validation effettuate, puoi scaricarlo qui sotto (solo in inglese).