Apprendimento Non Supervisionato e Clustering Avanzato
Corso
Online
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Descrizione
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Tipologia
Corso
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Metodologia
Online
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Ore di lezione
15h
Il corso esplora le tecniche di machine learning non supervisionato, fondamentali per analizzare dati complessi e individuare pattern nascosti senza etichette. Gli studenti approfondiranno algoritmi di clustering, riduzione dimensionale e rilevamento delle anomalie, studiando metodi avanzati come DBSCAN, Gaussian Mixture Models, PCA, t-SNE e Autoencoder. Saranno mostrati esempi pratici di applicazione nel marketing predittivo, nella bioinformatica, nella cybersecurity e nella diagnostica industriale. Il percorso include esercitazioni con dataset reali per sviluppare capacità analitiche solide e applicabili in contesti professionali.
Opinioni
Successi del Centro
Tutti i corsi devono essere aggiornati
La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7
Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi
6 anni del centro in Emagister.
Materie
- 3d
- Apprendimento
- Clustering
- E-learning
- 2D
Programma
Programma del corso:
- Introduzione al ML non supervisionato e obiettivi principali;
- K-means e varianti per clustering partizionale;
- Clustering gerarchico, dendrogrammi e linkage;
- DBSCAN, HDBSCAN e clustering basato sulla densità;
- Gaussian Mixture Models per clustering probabilistico;
- PCA, riduzione dimensionale lineare e interpretazione;
- Autoencoder per rappresentazioni compresse non lineari;
- t-SNE e UMAP per visualizzazione in spazi 2D/3D;
- Feature extraction e selezione non supervisionata;
- Outlier e anomaly detection in contesti reali;
- Clustering evaluation: silhouette, Davies–Bouldin, metriche interne;
- Visualizzazione 2D dei cluster e storytelling dei dati;
- Applicazioni industriali in marketing, bioinformatica e cybersecurity;
- Librerie Python (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) per pipeline;
- Progetto pratico con analisi esplorativa e clustering su dataset reale.
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Apprendimento Non Supervisionato e Clustering Avanzato
