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Struttura del corso
Algoritmi di apprendimento automatico in Julia
Concetti introduttivi
-
Apprendimento supervisionato e non supervisionato
Convalida incrociata e selezione del modello
Compromesso distorsione/varianza
Regressione lineare e logistica
(NaiveBayes e GLM)
-
Concetti introduttivi
Adattamento di modelli di regressione lineare
Diagnostica del modello
Ingenuo Bayes
Adattamento di un modello di regressione logistica
Disgnostica del modello
Metodi di selezione del modello
Spazi vuoti
-
Che cos'è una distanza?
Euclideo
Isolato
Coseno
Correlazione
Mahalanobis
Hamming
MATTO
RMS
Deviazione quadratica media
Riduzione della dimensionalità
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Analisi delle componenti principali (PCA)
PCA lineare
Kernel PCA
PCA probabilistica
CA indipendente
Concetti di base della regolarizzazione Regressione della cresta Regressione lazo Regressione delle componenti principali (PCR)
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Clustering
K-mezzi K-medoidi DBSCAN Clustering gerarchico Algoritmo del cluster di Markov Clustering dei mezzi C fuzzy
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Modelli di Machine Learning standard
(NearestNeighbors, DecisionTree, LightGBM, XGBoost, EvoTrees, pacchetti LIBSVM)
Concetti di aumento del gradiente K Vicini più prossimi (KNN) Modelli di albero decisionale Modelli di foresta casuali XGboost Alberi EvoEvo Macchine a vettori di supporto (SVM)
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Reti neurali artificiali
(Pacchetto flussante)
Discesa stocastica del gradiente e strategie Percettroni multistrato propagazione in avanti e indietro Regolarizzazione Reti neurali di ricorrenza (RNN) Reti neurali convoluzionali (Convnets) Encoder automatici Iperparametri
Requisiti
Questo corso è destinato a persone che hanno già un background in scienza dei dati e statistica.
21 ore
Recensioni (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Corso - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
