Machine Learning with Python
Corso
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Descrizione
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Tipologia
Corso
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Metodologia
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l'obiettivo di questo corso è quello di fornire una competenza generale nell'applicazione dei metodi di Machine Learning nella pratica. Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Python e delle sue varie biblioteche, e sulla base di una moltitudine di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i più importanti elementi costitutivi del machine learning, come prendere decisioni di modellazione dei dati, interpretare il output degli algoritmi e convalidare i risultati.
il nostro obiettivo è quello di darvi le competenze per capire e utilizzare gli strumenti più fondamentali dalla Toolbox di Machine Learning con fiducia ed evitare le insidie comuni delle applicazioni di Data Science.
Machine Translated
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Profilo del corso
Knowledge of Python programming language. Basic familiarity with statistics and linear algebra is recommended.
Opinioni
Materie
- E-learning
- Python
Programma
Introduction to Applied Machine Learning
- Statistical learning vs. Machine learning
- Iteration and evaluation
- Bias-Variance trade-off
- Machine Learning Languages, Types, and Examples
- Supervised vs Unsupervised Learning
- Decision Trees
- Random Forests
- Model Evaluation
- Choice of libraries
- Add-on tools
- Linear regression
- Generalizations and Nonlinearity
- Exercises
- Bayesian refresher
- Naive Bayes
- Logistic regression
- K-Nearest neighbors
- Exercises
- Cross-validation approaches
- Bootstrap
- Exercises
- K-means clustering
- Examples
- Challenges of unsupervised learning and beyond K-means
- Layers and nodes
- Python neural network libraries
- Working with scikit-learn
- Working with PyBrain
- Deep Learning
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