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Ottimizzazione numerica per problemi di grandi dimensioni . Applicazioni a problemi di data science

01TBURT

A.A. 2019/20

Lingua dell'insegnamento

Italiano

Corsi di studio

Dottorato di ricerca in Matematica Pura E Applicata - Torino

Organizzazione dell'insegnamento
Didattica Ore
Docenti
Docente Qualifica Settore h.Lez h.Es h.Lab h.Tut Anni incarico
Collaboratori
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Didattica
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
*** N/A ***    
2018/19
PERIOD: MAGGIO - LUGLIO Il corso riguarderà metodi numerici per problemi di ottimizzazione non vincolata e vincolata di dimensioni elevate. In particolare verranno discussi, sia dal punto di vista teorico che applicativo, metodi del gradiente e metodi a punto interno per diverse classi di problemi di ottimizzazione. Si discuterà inoltre l’applicabilità dei metodi ad alcuni problemi di data science.
PERIOD: MAY - JULY The course will focus on numerical method for large scale unconstrained and constrained optimization problems. In particular, we will discuss gradient methods and interior point methods for several classes of optimization problems, addressing both theoretical and implementation issues. Application to data science problems will be discussed.
- Metodi del gradiente - Metodi a punto interno per problemi di ottimizzazione lineare e quadratica - Aspetti implementativi legati a problemi di grandi dimensioni: - Applicazione a problemi di Data Science
Modalità di esame:
Exam:
...
Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
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