Struttura del corso
Introduzione all'applicazione Machine Learning
- Apprendimento statistico vs. apprendimento automatico
- Iterazione e valutazione
- Compromesso distorsione-varianza
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
Requisiti
Conoscenza del linguaggio di programmazione Python. E' consigliata una conoscenza di base della statistica e dell'algebra lineare.
Recensioni (5)
Il formatore ha dimostrato di avere una buona comprensione dell'argomento.
Marino - EQUS - The University of Queensland
Corso - Machine Learning with Python – 2 Days
Traduzione automatica
È stata un'ottima introduzione a ML!! Mi è piaciuta l'intera faccenda, davvero. L'organizzazione è stata perfetta. La giusta quantità di tempo per le lezioni/demo e solo noi a giocare. Sono stati toccati molti argomenti, proprio al giusto livello. È stato anche molto bravo a tenerci super impegnati, anche senza che ci fosse alcuna telecamera accesa.
Zsolt - EQUS - The University of Queensland
Corso - Machine Learning with Python – 2 Days
Traduzione automatica
Chiarezza di spiegazione e risposta competente alle domande.
Harish - EQUS - The University of Queensland
Corso - Machine Learning with Python – 2 Days
Traduzione automatica
The knowledge of the trainer was very high and the material was well prepared and organised.
Otilia - TCMT
Corso - Machine Learning with Python – 2 Days
I thought the trainer was very knowledgeable and answered questions with confidence to clarify understanding.