{"id":5262,"date":"2022-04-27T13:54:59","date_gmt":"2022-04-27T12:54:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irsa.cnr.it\/wp\/?p=5262"},"modified":"2023-01-10T10:38:46","modified_gmt":"2023-01-10T09:38:46","slug":"seminario-irsa-online-su-introduzione-al-machine-learning-e-applicazioni-ad-un-problema-di-irrigazione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irsa.cnr.it\/wp\/?p=5262","title":{"rendered":"Seminario CNR-IRSA online su: &#8220;Introduzione al Machine Learning e applicazioni ad un problema di irrigazione&#8221;."},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">Il giorno 6 Maggio, dalle ore 14:30 alle ore 16:00, il Dr. Fabio Vito Difonzo (Universit\u00e0 degli Studi di Bari) terr\u00e0 il seminario <strong>&#8220;Introduzione al Machine Learning e applicazioni ad un problema di irrigazione&#8221;<\/strong>.<br \/>\nIl seminario \u00e8 aperto a tutti, si svolge su piattaforma GoToMeeting ed \u00e8 necessaria la registrazione.<br \/>\nTutte le informazioni relative al seminario ed alla registrazione sono raggiungibili al seguente link: <a href=\"https:\/\/eventi.irsa.cnr.it\/e\/difonzo\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/eventi.irsa.cnr.it\/e\/difonzo<\/a><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Abstract del seminario:<\/strong> <em>In questo seminario offriremo una semplice 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&#8230;<br \/>\nPresenteremo le principali caratteristiche di un modello ML, descrivendo come si strutturi, cosa significhi addestrare e testare un modello e come renderlo un potente e scalabile strumento di classificazione e predizione per classi estremamente ampie di problemi reali.<br \/>\nMostreremo quindi un&#8217;applicazione significativa di modelli di previsione ad un problema di irrigazione. Specificamente, sulla base di dati metereologici e di dati di irrigazione, di misure di contenuto d&#8217;acqua e salinit\u00e0 raccolti su un campo sperimentale a varie profondit\u00e0 del suolo, confronteremo differenti modelli ML per la previsione di queste due variabili, analizzandone i risultati.<br \/>\nQuesti modelli si confermano decisamente 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.<\/em><\/p>\n<p><strong>Riferimento<\/strong>: Gruppo di Lavoro Seminari \u2013 Istituto di Ricerca sulle Acque, <a href=\"mailto:gdl_seminari@irsa.cnr.it\">gdl_seminari@irsa.cnr.it<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il giorno 6 Maggio, dalle ore 14:30 alle ore 16:00, il Dr. Fabio Vito Difonzo (Universit\u00e0 degli Studi di Bari) terr\u00e0 il seminario &#8220;Introduzione al Machine Learning e applicazioni ad un problema di irrigazione&#8221;. 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