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Struttura del corso

Introduzione al Machine Learning e a Google Colab

  • Panoramica sul machine learning
  • Configurazione di Google Colab
  • Riepilogo dei concetti fondamentali di Python

Apprendimento Supervisionato con Scikit-learn

  • Modelli di regressione
  • Modelli di classificazione
  • Valutazione e ottimizzazione dei modelli

Tecniche di Apprendimento Non Supervisionato

  • Algoritmi di clustering
  • Riduzione della dimensionalità
  • Apprendimento basato su regole di associazione

Concetti avanzati di Machine Learning

  • Reti neurali e deep learning
  • Macchine a vettori di supporto
  • Metodi di ensemble

Argomenti specialistici nel campo del Machine Learning

  • Engineering delle feature
  • Ottimizzazione degli iperparametri
  • Interpretabilità dei modelli

Flusso di lavoro nel progetto di Machine Learning

  • Preprocessamento dei dati
  • Selezione del modello più adatto
  • Deploy del modello sviluppato

Progetto finale

  • Definizione chiara del problema da risolvere
  • Raccolta e pulizia dei dati necessari
  • Addestramento ed eventuale valutazione del modello sviluppato

Riepilogo e prospettive future

Requisiti

  • Conoscenza dei concetti base della programmazione
  • Esperienza nello sviluppo in Python
  • Familiarità con i principi fondamentali della statistica

Destinatari

  • Data scientist
  • Sviluppatori software
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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