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Struttura del corso
Introduzione
Configurazione dell'ambiente di sviluppo R
Deep Learning vs Rete Neurale vs Machine Learning
Costruire un modello di apprendimento non supervisionato
Caso di studio: Prevedere un risultato utilizzando i dati esistenti
Preparazione dei set di dati di test e training per l'analisi
Clustering dei dati
Classificazione dei dati
Visualizzazione dei dati
Valutazione delle prestazioni di un modello
Iterazione dei parametri del modello
Ottimizzazione degli iperparametri
Integrazione di un modello con un'applicazione reale
Distribuzione di un'applicazione Machine Learning
Risoluzione dei problemi
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Esperienza di programmazione R
- Comprensione dei concetti di Machine Learning
21 ore