Descriptive Machine Learning

ICBG05

All'interno della categoria: Machine Learning

I modelli di Machine Learning descrittivi (non supervisionati) sono caratterizzati dal non avere una variabile da prevedere (la «risposta» del modello), come invece avviene in tutti i modelli di ML predittivo. Essi si limitano a cercare informazioni nel dataset. Ad esempio: c’è un modo chiaro per visualizzare i dati? ci sono dei sottogruppi tra le variabili o tra le osservazioni del dataset? Il Machine Learning descrittivo è costituito da un insieme di tecniche ed algoritmi molto diversificato, per rispondere a domande come le precedenti.
A differenza del ML predittivo, ogni valutazione dell’accuratezza dei modelli di ML descrittivo è pertanto soggettiva. Il ML descrittivo è spesso un passo importante dell’Analisi esplorativa dei dati. Nonostante questi limiti, il ML descrittivo è di crescente importanza per le aziende, con molti casi d’uso interessanti. I modelli descrittivi e predittivi, inoltre, possono agire sinergicamente.

I contenuti del corso sono i seguenti:

  • Esempi noti di ML descrittivo: Google News e Google Trend Analysis
  • Clustering e dendogrammi
  • Algoritmo k-means
  • Clustering gerarchico
  • Clustering dei clienti
  • Problemi pratici nel clustering
  • Misure di somiglianza e differenza
  • Associazioni
  • Regole di associazione
  • Motori di raccomandazione
  • Profiling, Link Prediction, Similarity Matching (cenni)
  • K-means nel Text Mining
  • Time-series Analysis (cenni)
  • La stima della densità
  • La multicollinearità
  • Riduzione variabili / PCA
  • Valutazione del modello
  • Market Basket Analysis: quali prodotti vendono bene insieme
  • Scoring dei clienti in base ai loro acquisti
  • Sinergia di modelli ML descrittivi e predittivi

Prezzo di listino

650,00 EUR + IVA

Durata

  • 7 ore

Prerequisiti

Il corso introduttivo sulla Data Science.

Date a calendario

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