Informazioni amministrative
| Titolo | Apprendimento non supervisionato |
| Durata | 60 minuti |
| Modulo | A |
| Tipo di lezione | Lezione |
| Focus | Pratiche — AI Modelling |
| Argomento | Analisi dei dati |
Parole chiave
Apprendimento non supervisionato,Clustering,Clustering avanzato,Etica,
Obiettivi di apprendimento
- imparare le basi dell'apprendimento non supervisionato
Preparazione prevista
Eventi di apprendimento da completare prima
Obbligatorio per gli studenti
- Pitone
- Panda
Facoltativo per gli studenti
Nessuno.
Referenze e background per gli studenti
Nessuno.
Consigliato per gli insegnanti
Nessuno.
Materiale didattico
Istruzioni per gli insegnanti
Puoi basare questa classe intorno alle diapositive.
Schema/orario
| Durata (min) | Descrizione | Concetti |
|---|---|---|
| 5 | Apprendimento senza supervisione | Introduzione all'apprendimento non supervisionato (vs supervisionato) |
| 20 | Clustering | KMeans, K-Medoid, K ottimale |
| 20 | Clustering avanzato | Clustering gerarchico, DBSCAN |
| 5 | Riduzione della dimensione avanzata | riduzione della dimensionalità avanzata: T-SNE |
| 5 | Etica | Caso di studio sull'etica |
Caso di studio sull'etica
Raggruppare le persone può consentire previsioni che violano la privacy o attirano ingiuste inferezioni, come nei seguenti casi
- Il bersaglio ha scoperto che una ragazza era incinta prima che suo padre lo facesse
- L'affare per l'assistenza all'infanzia (toeslagenaffaire)
- Prezzi variabili, offerte basate sulle informazioni degli utenti (vedi Esempi per l'insegnamento dell'IA etica)
Riconoscimenti
Il programma Human-Centered AI Masters è stato co-finanziato dal meccanismo per collegare l'Europa dell'Unione europea nell'ambito della sovvenzione CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.