L’apprendimento online è un paradigma di Machine Learning in cui l’apprendimento di un modello avviene in maniera iterativa, aggiornando un’ipotesi iniziale sulla base di uno stream di dati (potenzialmente selezionati in maniera avversariale), che vengono considerati come elementi di evidenza da considerare per la selezione di un modello ottimale.
Il concetto di evidenza risulta un elemento di centrale importanza nella teoria delle belief functions, un approccio di rappresentazione dell’incertezza che generalizza la teoria della probabilità. Questa teoria fornisce una serie di strumenti matematici per la modellazione dell’evidenza e la revisione della conoscenza sulla base dell’evidenza raccolta. Nonostante queste affinità con i fondamenti dell’apprendimento online, l’applicazione delle belief functions in questo contesto non è stata ampiamente studiata nella letteratura scientifica, in particolare per quanto riguarda gli aspetti teorici.
Scopo della tesi sarà quello di studiare una formalizzazione dell’apprendimento online nel contesto della teoria delle belief functions, allo scopo di chiarire i collegamenti con algoritmi e risultati studiati precedentemente in letteratura e comprendere le proprietà teoriche, in termini di complessità computazionale e garanzie statistiche, di questo approccio
PREREQUISITI
- Conoscenze nell’ambito del Machine Learning (a livello di un corso di Laurea Magistrale).
- Conoscenze di base di teoria della probabilità
- Conscenze di base di informatica teorica (teoria della complessità computazionale, analisi di algoritmi)
OBIETTIVI FORMATIVI
- Acquisizione di conoscenze avanzate nell’ambito del machine learning, con particolare riferimento alla teoria dell’apprendimento statistico e apprendimento online;
- Acquisizione di conoscenze di base nell’ambito della gestione dell’incertezza, con particolare riferimento alla teoria delle belief functions.
DURATA DELLO STAGE E CONTESTO RACCOMANDATO
- Adatto a: Tesi di Laurea Magistrale in Informatica, Data Science o Artificial Intelligence.
- Durata: 6 mesi (circa, Tesi Magistrale).
MODALITA’ E ORARI DI LAVORO
- Modalità di lavoro: remota, con frequenti riscontri via mail e occasionali incontri di persona.
- Ore di lavoro: non fissate, ma generalmente ci saranno degli obbiettivi settimanali da raggiungere.
CONTATTI
- Contatto primario: Andrea Campagner, andrea.campagner@unimib.it