BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//CERN//INDICO//EN
BEGIN:VEVENT
SUMMARY:Introduzione al Machine Learning e applicazioni ad un problema di 
 irrigazione
DTSTART;VALUE=DATE-TIME:20220506T123000Z
DTEND;VALUE=DATE-TIME:20220506T140000Z
DTSTAMP;VALUE=DATE-TIME:20260421T044825Z
UID:indico-event-21@eventi.irsa.cnr.it
DESCRIPTION:\n\nSeminari IRSA-2022\n\n \n\nIntroduzione al Machine Learni
 ng e Applicazioni ad un problema di irrigazione\n\n \n\n \n\n\nFABIO VIT
 O DIFONZO\n\nUniversità di Bari\n\nhttps://sites.google.com/site/fabiovdi
 fonzo/home\n\n\n                                      
                                                  
                                                  
                     \n\nIn questo seminario offriremo una sempl
 ice introduzione al Machine Learning (ML)\, un approccio che si riferisce 
 al rilevamento automatizzato di modelli significativi in dati sperimentali
 \, ampiamente utilizzato in applicazioni scientifiche come soil science\, 
 idrologia\, agronomia ecc...\n\nPresenteremo le principali caratteristiche
  di un modello ML\, descrivendo come si strutturi\, cosa significhi addest
 rare e testare un modello e come renderlo un potente e scalabile strumento
  di classificazione e predizione per classi estremamente ampie di problemi
  reali. \n\nMostreremo quindi un'applicazione significativa di modelli di 
 previsione ad un problema di irrigazione. Specificamente\, sulla base di d
 ati meteorologici e di dati di irrigazione\, di misure di contenuto d'acqu
 a e salinità raccolti su un campo sperimentale a varie profondità del su
 olo\, confronteremo differenti modelli ML per la previsione di queste due 
 variabili\, analizzandone i risultati.\n\nQuesti modelli si confermano dec
 isamente promettenti per applicazioni in cui la ricchezza di dati consenta
  la creazione di strumenti ad hoc per pianificazione ed ottimizzazione di 
 decisioni: essi possono essere competitivi rispetto a modelli fisicamente 
 basati\, con i quali possono essere anche integrati.\n\n \n\nI partecipan
 ti registrati riceveranno un link personale per connettersi mediante la p
 iattaforma GoToMeeting.\n\n \n\n \n\nhttps://eventi.irsa.cnr.it/event/21
 /
LOCATION:
URL:https://eventi.irsa.cnr.it/event/21/
END:VEVENT
END:VCALENDAR