L'esame consiste di una prova scritta e una prova orale, ciascuna valida per il 50% del voto, e si svolge secondo le seguenti regole:

1. Prova scritta con domande teoriche e semplici esercizi. Per accedere all’orale è necessario ottenere un punteggio >= 6 nella prova scritta;
2. Prova orale centrata sulla discussione di un progetto svolto in un piccolo gruppo;2-1. la valutazione del progetto si basa sulla qualità complessiva dell’elaborato e sulla qualità del contributo del singolo studente;2-2. lo svolgimento della prova orale può prevedere anche alcune domande di contenuto specifico sul programma dell'insegnamento.

Laboratorio

• Gruppo max 3 persone

• Ogni gruppo deve identificare un dominio di interesse per il quale intende indurre almeno 2 modelli di classificazione supervisionata e/o non supervisionata presentati durante il corso, individuando il relativo dataset.

• I dataset possono essere acquisiti da siti di benchmark quali

  • UCI Machine Learning Repository
  • KAGGLE
  • AWS
  • Github

  In alternativa, i dataset possono essere creati ottenendoli da siti individuati dagli studenti sotto forma di open data, dati aziendali, dati in streaming prodotti da sensori o canali social.

Materiale da consegnare:

• Codice sorgente (auto-consistente)
• Dataset
• Relazione
• Presentazione

Data di consegna: 2 giorni prima dell’appello orale (vedi Date Appelli d’Esame)

→ se l’orale è il 26 gennaio → data di consegna 23 gennaio ore 23:59

Modalità di consegna:

• la consegna di tutto il materiale deve avvenire mediante condivisione di un folder Google Drive con i seguenti indirizzi:

  • [email protected]
  • [email protected]

• Il folder deve contenere un README.txt che indichi Nome, Cognome e Matricola di ogni partecipante al gruppo in accordo al seguente formato:

  Mario Rossi 096744
  Carla Verdi 877675
  Marco Neri 865501
  

  Chiunque non rispetti le modalità di consegna non sarà ammesso alla discussione orale del progetto

Relazione e presentazione devono contenere le seguenti parti: