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Struttura del corso
Introduzione all'Applicato Machine Learning
- Apprendimento statistico vs. apprendimento automatico
- Iterazione e valutazione
- Compromesso distorsione-varianza
Apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato
- Machine Learning Linguaggi, tipi ed esempi
- Apprendimento supervisionato vs non supervisionato
Apprendimento supervisionato
- Alberi decisionali
- Random Forests
- Valutazione del modello
Apprendimento automatico con Python
- Scelta delle biblioteche
- Strumenti aggiuntivi
Regressione
- Regressione lineare
- Generalizzazioni e non linearità
- Esercizi
Classificazione
- Aggiornamento bayesiano
- Ingenuo Bayes
- Regressione logistica
- K-Vicini più prossimi
- Esercizi
Convalida incrociata e ricampionamento
- Approcci di convalida incrociata
- Bootstrap
- Esercizi
Apprendimento non supervisionato
- Clustering K-means
- Esempi
- Le sfide dell'apprendimento non supervisionato e oltre i mezzi K
Reti neurali
- Livelli e nodi
- Python Librerie di reti neurali
- Lavorare con scikit-learn
- Lavorare con PyBrain
- Apprendimento profondo
Requisiti
Conoscenza del linguaggio di programmazione Python. E' consigliata una conoscenza di base della statistica e dell'algebra lineare.
28 ore
Recensioni (2)
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Traduzione automatica
The trainer was a practitioner with a lot of experience and had a very good knowledge of the material.