OBIETTIVO DEL CORSO

 

Gli ultimi anni hanno visto una disponibilità senza precedenti di informazioni su fenomeni sociali, economici e relativi alla salute. Ricercatori, professionisti e responsabili delle politiche hanno oggi accesso a enormi database (i cosiddetti “Big Data”) su persone, aziende, istituzioni, dispositivi cellulari, web, satelliti, ecc., con sempre maggiore dettaglio.

 

Il “machine learning” (o “apprendimento automatico”) è un approccio relativamente nuovo all’analisi dei dati, che si colloca nell’intersezione tra statistica, informatica ed intelligenza artificiale. Il suo obiettivo principale è quello di trasformare le informazioni in conoscenza e valore, “lasciando che i dati parlino da soli”.

 

A tal fine, il machine learning limita le ipotesi preliminari sulla struttura dei dati e fa affidamento su una filosofia che supporta lo sviluppo di algoritmi, di procedure computazionali e d’ispezione grafica dei risultati più che su assunzioni analitiche e soluzioni algebriche.

 

Il corso offre una introduzione ad alcune popolari tecniche di machine learning utilizzando il software Stata. Stata possiede oggi vari pacchetti per eseguire il machine learning che sono tuttavia poco conosciuti da molti suoi utenti. il programma è stato sviluppato per colmare questa lacuna rendendo i partecipanti più familiari (e meglio informati) sul potenziale di Stata per trarre conoscenza e valore dai dati, possibilmente di grandi dimensioni e “rumorosi”. Più specificamente verranno trattati i seguenti temi e metodi: 1) le basi concettuali del machine learning, 2) i metodi di ricampionamento e di validazione di un modello, 3) le tecniche di feature-selection e specificazione del modello attraverso regressione regolarizzata, 4) le tecniche di feature-selection e specificazione del modello attraverso approcci esaustivi e quasi esaustivi, 5) la classificazione con analisi discriminante e con il metodo nearest-neighbor.

 

L’approccio all’insegnamento sarà principalmente basato sul linguaggio grafico e sull’intuizione più che sull’algebra. Le lezioni si avvarranno di esempi sia simulati che reali, e permetterà di bilanciare equamente sessioni teoriche e sessioni pratiche.

 

Dopo il corso, i partecipanti avranno una migliore comprensione del potenziale di Stata per eseguire il machine learning, diventando così in grado di padroneggiare compiti di ricerca che includono, tra gli altri: (i) rilevamento d’importanza dei fattori, (ii) estrazione segnale-rumore, (iii) corretta specificazione del modello, (iv) classificazione, sia da un punto di vista di data mining che di approccio causale.

 

DESTINATARI

 

Il corso è di interesse per ricercatori e analisti in economia, medicina, marketing e scienze sociali che desiderano acquisire gli strumenti fondamentali per implementare l’approccio di machine learning sui così detti Big Data.

 

REQUISITI RICHIESTI

 

Buona conoscenza della statistica ed econometria di base ed in particolare del modello di regressione lineare, delle regressioni logit/probit e dell’inferenza classica. E’ consigliata la conoscenza del Software Stata.