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Machine Learning Operational

Corso

A Distanza

1.100 € IVA inc.

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Il corso ideale di Machine Learning Operational!

  • Tipologia

    Corso

  • Livello

    Livello avanzato

  • Metodologia

    A distanza

  • Ore di lezione

    24h

  • Durata

    6 Giorni

  • Inizio

    Marzo

Il centro H-Data presenta sul portale Emagister.it il corso Machine Learning Operational.

Tale corso parte dal paradigma Knowledge Discovery from Data (KDD) arrivando alle più recenti tecniche di Machine Learning (ML). Pertanto, viene illustrato il processo di estrazione delle informazioni utili: dalla modellazione del problema ai test di validità.

Inoltre, vengono affrontati i principali algoritmi di apprendimento per la previsione e la classificazione dei dati e vengono mostrati i principali tool utilizzati per il Machine Learning.

Informazioni importanti

Sedi e date

Luogo

Inizio del corso

A distanza

Inizio del corso

MarzoIscrizioni aperte

Profilo del corso

Obiettivi del corso: 1) Conoscere i vantaggi di un approccio Data-Driven 2) Conoscere l’intera catena di un processo di estrazione delle informazioni 3) Conoscere i principali algoritmi di ML per la previsione e la classificazione dei dati 4) Saper modellizzare un problema e riconoscere le relazioni tra i dati 5) Essere in grado di selezionare e validare i modelli più adatti 6) Conoscere i principali tool utilizzati per il Machine Learning

Domande e risposte

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Materie

  • E-learning
  • Apprendimento
  • Data Mining
  • Algoritmi
  • Clustering
  • Classificazioni
  • Decision making
  • Machine Learning
  • Big Data
  • Alberi decisionali
  • Algoritmi
  • Knowledge Discovery from Data
  • Basket analysis
  • Knowledge Discovery from Data

Professori

Filippo Carone Fabiani

Filippo Carone Fabiani

PhD - CEO

Programma

Introduzione al Machine Learning (ML)• Dal KDD (Knoledge Discovery from Data) al ML: vantaggi competitivi introdotti• Il metodo CRISP• Data-Driven: nuovi paradigmi• Ambiti di applicazione del ML e del BI (Business Intelligence)Il modellamento di un problema aziendale• Il processo di modellizzazione• Dati e variabili: quantitative, qualitative, ordinali, binarie• Relazioni e pattern riconoscibili • Dipendenze e Correlazione tra i dati• Pre-pocessamento e post-processamento dei dati.• Analisi delle diverse fonti di caricamento dei dati• Collegamento a diverse fonti di dati I Modelli e gli Algoritmi• I diversi paradigmi operativi: previsione, classificazione, associazione, clustering, riduzione delle variabili. • Paradigmi di apprendimento: supervisionati, non-supervisionati e per rinforzo.• Preparazione dei dataset: Training set, Test set, Validation set• Una causa frequente di confusione: problema vs algoritmo.Modelli Regressivi • Regressione lineare, non lineare, logistica. • Analisi della varianza• Interpolazione e estrapolazione. • Regressione multipla e multivariataRiduzione della dimensionalità• Factor Analysis• Analisi delle Componenti Principali (PCA)Algoritmi di classificazione • K-Nearest Neighbors (KNN) • Alberi decisionali• Classificatori Bayesiani • Reti Neurali Artificiali (ANN)• Support Vector Machine (SVM)Cluster Analysis• Similarità, distanza indicatori di omogeneità • Modelli di ClusteringLa valutazione e la selezione del modello • Correlazione e indice r2• Analisi della Varianza e dei residui • La matrice di confusione• La Cross-Validation• Valutare le performance e scegliere il modello più adatto Principali piattaforme e tools per il Machine Learning • L’ambiente RapidMiner e le sue potenzialità per il ML• Cenni alle principali Open Applications: KNIME, Weka• Cenni alle soluzioni proprietarie dedicate alle aziende, Microsoft Power Query, Power Pivot e Power View.• Le principali funzioni statistiche di Excel• Creazione di KPI (indicatori di performance)• Presentazione dei risultati• Costruzione di una Dashboard• Grafici e Grafici Pivot• Distribuzione dei risultati via Web o su ambiente condiviso

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