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Formentin Simone

 Politecnico di Milano

 Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria

 Professore associato a tempo pieno

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Model identification and data analysis - statistical learning for automation systems

Model identification and data analysis - 1st module

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Informazioni
A.A.

2024/25

CFU

52349

ANNO

LINGUA

🇬🇧

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Anonimo

Engineering Physics - Ingegneria Fisica (A.A. 2020)

29 / 30
Professore molto in gamba e bravo nell'introdurre agli studenti una materia non del tutto semplice. Benché molto teorico, MIDA-1 risulta fondamentale per comprendere bene gli argomenti del secondo modulo e per affacciarsi al mondo del Machine Learning e A.I. Avendo dato l'esame in periodo Covid ho potuto vedere solo la modalità "a crocette" dell'esame, e posso garantire che è una inutile complicazione siccome il lockdown browser utilizzato ti impedisce di staccare lo sguardo dallo schermo e di scorrere indietro le domande. Fortunatamente il professore normalizza i voti rispetto la distribuzion
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Anonimo

Engineering Physics - Ingegneria Fisica (A.A. 2020)

27 / 30
A.Y. 2021/2022 MIDA1 con Formentin molto peggio di MIDA2 con Savaresi. Questo modulo del corso è per la maggior parte teorico e non vengono forniti secondo me abbastanza esempi pratici che vadano al passo con il corso, infatti viene fatta un'esercitazione pratica su un tema d'esame passato solo alla fine del modulo, mentre il resto delle practice sessions è lasciata a laboratori su statistical learning con python, interessanti, ma non utili per l'esame o per la comprensione della parte teorica richiesta. Formenti non così chiaro nelle spiegazioni. Vengono dati circa 6/7 temi d'esame passati c
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Anonimo

Engineering Physics - Ingegneria Fisica (A.A. 2020)

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A.Y. 2021/2022 MIDA1 con Formentin molto peggio di MIDA2 con Savaresi. Questo modulo del corso è per la maggior parte teorico e non vengono forniti secondo me abbastanza esempi pratici che vadano al passo con il corso, infatti viene fatta un'esercitazione pratica su un tema d'esame passato solo alla fine del modulo, mentre il resto delle practice sessions è lasciata a laboratori su statistical learning con python, interessanti, ma non utili per l'esame o per la comprensione della parte teorica richiesta. Formenti non così chiaro nelle spiegazioni. Vengono dati circa 6/7 temi d'esame passati c
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