Modellazione di Sistemi Guidata dai Dati: Fondamenti

Comprendere come si comportano i sistemi complessi è cruciale per la previsione, l'ottimizzazione e il controllo in ingegneria e data science. Questo corso ti introduce ai principi fondamentali dell'identificazione di sistema, una metodologia potente per costruire modelli matematici direttamente da dati osservati. Interagendo con il testo completo, acquisirai le conoscenze e le competenze pratiche per identificare e modellare sistemi dinamici con sicurezza. Imparerai a trasformare dati grezzi in modelli predittivi, permettendoti di prendere decisioni informate e guidate dai dati in varie applicazioni. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti fondamentali e le metodologie alla base dell'identificazione di sistema guidata dai dati. * Applicare tecniche fondamentali per la costruzione di modelli input-output e state-space da dati osservativi. * Analizzare diverse strutture di modello, strategie di parametrizzazione e condizioni di identificabilità. * Implementare metodi di errore di predizione per la stima robusta dei parametri e la validazione del modello. * Esplorare tecniche di stima ricorsiva, inclusi i principi di base del filtraggio di Kalman. * Valutare la qualità del modello e selezionare modelli ottimali utilizzando criteri moderni per l'accuratezza predittiva. Questo corso inizia con definizioni essenziali e fondamenti teorici, per poi guidarti sistematicamente attraverso varie tecniche di modellazione e metodi per validare e affinare i tuoi sistemi identificati. È progettato per principianti senza alcuna esperienza pregressa nell'identificazione di sistema, rendendolo adatto ad aspiranti ingegneri, data scientist e chiunque sia interessato a comprendere e modellare processi dinamici utilizzando dati del mondo reale. Inizia il tuo viaggio nella comprensione e modellazione di sistemi complessi dai dati.