Questo sito utilizza cookie tecnici propri e di terze parti, necessari al suo funzionamento, e, con il tuo consenso, cookie di profilazione ed altri strumenti di tracciamento di terze parti, utili per esporre video ed analizzare il traffico al fine di misurare l'efficacia delle attività di comunicazione istituzionale. Puoi rifiutare i cookie non necessari e di profilazione cliccando su "Solo cookie tecnici". Puoi scegliere di acconsentirne l'utilizzo cliccando su "Accetta tutti" oppure puoi personalizzare le tue scelte cliccando su "Personalizza".
Per maggiori informazioni consulta la nostra privacy policy.

Solo cookie tecnici Personalizza Accetta tutti

vai al contenuto vai al menu principale vai alla sezione Accessibilità vai alla mappa del sito
Login  Docente | Studente | Personale | Italiano  English
 
Home page Home page

08 giugno Webinar: “Explainability, Intepretability and Sensitivity Analysis” con il Prof. Emanuele Borgonovo - Università Bocconi

Il Webinar promosso dal Laboratorio scientifico Decisions_LAB del Di.Gi.ES coordinato dal Prof. Massimiliano Ferrara analizzerà alcuni recenti sviluppi nell’ambito Machine Learning. Ospite dell’incontro il Prof. Emanuele Borgonovo dell’Università Bocconi, considerato sull’argomento tra i massimi esperti in ambito internazionale.

Per partecipare all’incontro bisognerà accedere dalla piattaforma Microsoft TEAMS - Laboratorio Decisions_LAB

Il codice per aderire al laboratorio è il seguente: eb092v6

Gli utenti non iscritti alla piattaforma Microsoft TEAMS UNIRC, per prendere parte all’incontro, dovranno inviare una mail all’indirizzo: massimiliano.ferrara@unirc.it

Prof. Emanuele Borgonovo

Short Bio
Ph.D. in Probabilistic Risk Assessment presso il Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA. Thesis advisor: Prof George E. Apostolakis. Ha inoltre perfezionato i suoi studi all'Università di Harvard e alla MIT Sloan School of Management. Laurea a pieni voti in Ingegneria Nucleare Orientamento Matematico-Fisico, Politecnico di Milano.

Professore Ordinario presso il Dipartimento di Scienze delle Decisioni e Direttore del Bachelor in Economics, Management and Computer Science (BEMACS). E' stato direttore del Centro di Ricerca ELEUSI dal 2008 al 2012.
E' President-Elect della Decision Analysis Society (INFORMS), co-chair del comitato tecnico per l'Analisi di Incertezza della Associazione Europea per la Sicurezza e Effidabilità (ESRA) dal 2013.
E' inoltre co-Editor-In Chief dell'European Jounal of Operational Research, scientific advisor della Springer International Series in Operations Research and Management Science e membro del Comitato Scientifico della Fondazione Silvio Tronchetti Provera.

Webinar’s abstract

A growing research activity is developing for increasing interpretability of machine findings. When complex architectures are used, analysts are, in fact, exposed to the black-box effect. This seminar will review several methods used both in the machine learning and in the simulation community to make the black box more transparent. We shall discuss tools such as partial dependence functions, layerwise relevance propagation, as well as present several local and global sensitivity analysis methods, also proposing new tools and new findings on popular tools.

Impostazione cookie

Cerca nel sito

 

Posta Elettronica Certificata

Direzione

Tel +39 0965.1692263

Fax +39 0965.1692201

Indirizzo e-mail


Biblioteca

Tel +39 0965.1692206

Fax +39 0965.1692206

Indirizzo e-mail

Ufficio didattica

Tel +39 0965.1692440/212

Fax +39 0965.1692220

Indirizzo e-mail


Segreteria studenti

Tel +39 0965.1691483

Indirizzo e-mail

Segreteria Amministrativa

Tel +39 0965.1692257/261/241

Fax +39 0965.1692201

Indirizzo e-mail


Ufficio orientamento

Tel +39 0965.1692386/212

Fax +39 0965.1692220

Indirizzo e-mail

Social

Facebook

YouTube

Instagram