Ricercatrici e ricercatori
- Dario Malchiodi ha ottenuto un Dottorato di Ricerca in Matematica Computazionale e Ricerca Operativa nel 2000. Dal 2011 è Professore Associato di Informatica presso l'Università degli Studi di Milano. Negli ultimi sette anni ha svolto svariati periodi come visiting researcher presso INRIA e come visiting professor all'Université Côte d'Azur. Le sue attività di ricerca sono concentrate su induzione di insiemi fuzzy, compressione di modelli di machine learning, mining intelligente di basi di conoscenza, applicazioni dell'intelligenza artificiale nel campo dell'ingegneria, selezione di esempi negativi in bioinformatica e applicazione di machine learning nei campi biomedico, veterinario, forense e dei beni culturali. È coautore di oltre cento lavori su riviste e conferenze internazionali, e ha partecipato alle attività di oltre dieci progetti e gruppi di ricerca. Attualmente insegna «Statistica e analisi dei dati» e «Algorithms for massive datasets».
- Marco Frasca ha conseguito il dottorato di ricerca in Informatica presso l'Università degli Studi di Milano nel 2012. Dal 2022 è Professore associato presso il Dipartimento di Informatica della stessa università. È stato Visiting researcher in diverse università, tra cui il Terrence Donnelly Centre for Cellular and Biomolecular Research dell'Università di Toronto e l'Institute of Molecular Biology della Johannes Gutenberg University di Mainz. Ha contribuito a consolidare l'applicazione delle reti di Hopfield ai problemi di classificazione e ranking, sviluppando reti di Hopfield parametriche per task singoli e multipli. La sua attività didattica e di ricerca includono la progettazione e l'analisi di metodi di machine learning, con particolare attenzione alle strutture dati apprese e alle strategie di compressione per reti neurali profonde.
- Anna Maria Zanaboni si è Laureata in Informatica presso l'Università degli Studi di Milano e ha proseguito gli studi di dottorato in Informatica presso la New York University e la Yale University. Attualmente è ricercatrice presso il Dipartimento di Informatica dell'Università degli Studi di Milano. I suoi interessi di ricerca e la sua attività didattica riguardano l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico, in particolare per l'identificazione di pattern e strutture nei dati. Ha maturato esperienza nell'applicazione di queste tecniche in contesti medici, sia umani che animali. Attualmente insegna «Metodi e linguaggi per il trattamento dei dati».
Tesiste e tesisti attuali
- Simone Laudani: Utilizzo di algoritmi di rilevamento delle anomalie per l'apprendimento di insiemi fuzzyI @unimi
- Ivan Mazzon: Famiglie di reti di Hopfield multitask per la classificazione di dati gerarchiciI @unimi
- Mattia Ferraretto: Tecniche di allenamento per reti neurali profonde succinteI @unimi
Tirocinanti attuali
Martina ProviniI @unimi - Giammarco VadacchinoI @unimi - Andrea RigamontiI @unimi
Precedenti tesiste e tesisti
- Antoine Nasra: Drift detection in machine learning via hypothesis testingI @unimi 2023/24
- Alessandro Biagiotti: Supervised Machine Learning techniques for quench detection in superconductorsI @unimi 2023/24
- Nicola Rinaldi: Studio della distribuzione delle query nei filtri di Bloom appresiI @unimi 2023/24
- Silvia Mazzoleni: Forecast of corporate credit rating variation with machine learning techniquesDSE @unimi 2023/24
- Matteo Rusconi: Estensione e ingegnerizzazione di algoritmi di apprendimento per insiemi fuzzy tramite tecniche basate su vettori di supportoI @unimi 2023/24
- Marco Lassandro: Tecniche di regressione per problemi di medicina forenseI @unimi 2022/23
- William Biondi: Recommendation system for the fashion industry: a semantic approachDSE @unimi 2022/23
- Luca Bertoletti: E-commerce insights: analyzing customer reviews through LDA topic modeling and association rulesDSE @unimi 2022/23
- Massimo Frasson: Support Vector Anomaly Detection in Federated LearningI @unimi 2022/23
- Antonio Belotti: Algoritmi di classificazione basati su vettori di supporto per la produzione di modelli succintiI @unimi 2022/23
- Lorenzo Polli: Data-driven techniques as a support for customer needs understanding and in-store product placement: the Iper La Grande I case studyDSE @unimi 2022/23
- Stefano De Filippis: The importance of marketing channels: attribution models and forecastsDSE @unimi 2022/23
Precedenti tirocinanti
Simone Maria FumagalliI @unimi - Michele CeroniI @unimi - Simone Alessandro CasciaroI @unimi - Christian FumagalliI @unimi - Matteo BisottiI @unimi - Sara CaielloI @unimi - Mattia ParavisiI @unimi - Claudio GaranziniI @unimi - Elia CovinoICD @unimi