Machine Learning con KNIME

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Utilizzare tecniche di Machine Learning con KNIME

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Knime è una piattaforma che nasce per l’analisi dei dati e la reportistica, rilasciata con licenza GPLv3. La sua particolarità è che integra dei componenti, che prendono il nome di nodi, per il machine learning e il data mining, permettendo, inoltre, di comporre graficamente tutto quanto necessita per la preparazione dei dati (cioè ETL: Extraction, Transformation, Loading), la modellazione, l’analisi e la visualizzazione. Caratteristica non meno importante, consente di ottenere quasi tutto senza scrivere una riga di codice, consentendone comunque l’utilizzo poiché integra il supporto a R, Python e Java Snippet, Weka, Tensorflow e altro. Questi sono argomenti più che sufficienti perché un Data Scientist ne apprenda l’utilizzo e si accosti almeno alle caratteristiche base della piattaforma. Il corso coprirà gli elementi di base per l’utilizzo di KNIME Analytics Platform e di machine learning, con una breve introduzione al deep learning. Per le features più avanzate del tool, e per le basi teoriche degli algoritmi di machine learning, rimandiamo ad altri corsi. Ogni lezione sarà inframezzata da un breve test (5 domande a risposta multipla) per valutare il livello di comprensione della lezione.

Rosaria Silipo & Emilio Silvestri

Rosaria Silipo è laureata in ingegneria elettronica all’Università di Firenze (1992) con un dottorato in ingegneria biomedica (1996), ha lavorato nell’analisi dei dati per la maggior parte della sua carriera professionale (Nuance Communications, Viseca, Siemens, e adesso KNIME), occupandosi di machine learning, reti neurali, deep learning, reportistica e intelligenza artificiale nel campo di medicina, cybersecurity, banca e finanza, IoT, customer intelligence, analisi dei social media.

Emilio Silvestri divide il suo tempo fra il master di data science presso l’Università di Costanza (Germania) e il lavoro part time presso KNIME, dove è impegnato con progetti di deep learning e con l’insegnamento di corsi incentrati sul tool KNIME Analytics Platform.

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