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Practical Machine Learning with Python

ICBG18

In: Machine Learning

Il corso presenta nozioni fondamentali di Machine Learning Supervisionato e mostra come implementare un flusso di esplorazione dati con Matplotlib, SeaBorn, e Scikit-Learn. Il corso offre inoltre le nozioni fondamentali per la programmazione con Python, Pandas e NumPy.
Tutto il corso è dotato di Notebook Jupyter con esercizi.

I contenuti sono i seguenti:

  • Starting with data
    • Introduzione al Machine Learning, Tipologie di ML
    • Python: Le basi e gli esercizi
    • Pandas e Numpy: esercizi
    • Data Visualization in Python con Matplotlib Pyplot: esercizi
    • Imputation: filling missing data; Normalization
    • Feature engineering
    • Esempi con I modelli Titanic and MPG da Kaggle
  • Modelli e Previsioni
    • Basi sui modelli; Workflow generale; Supervised and Unsupervised Learning
    • Breve presentazione delle principali tecniche di Machine Learning
    • Problemi di Classificazione
    • Esempi di classificazione in python e scikit
    • Problemi di Regressione
    • Esempi di regressione in python
  • Valutazione del Modello e Ottimizzazione
    • Overfitting e ottimismo di modello
    • Tecniche di Cross-validation. K-fold evaluation. Grid Search dei Parametri. Matrici di confusione. ROC, AUC. Analisi dei modelli multivariata.
    • Elementi di valutazione nei modelli di classificazione
    • Elementi di valutazione nei modelli di regressione
    • Esempi di algoritmi Python per Cross Validation e Ottimizzazione. Uso di Scikit learn.
  • Reti Neurali
    • Percettrone, Reti Neurali Multi Strato
    • Deep Learning. Uso di Reti Neurali per Classificazione e Regressione.
    • Uso di KERAS Sequential API
    • Reinforcement Learning. Esercizi con Gym AI

Prezzo di listino

1.200,00 EUR + IVA

Durata

  • 28 ore
  • 4 giorni

Prerequisiti

nessuno specificato

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Erogabile on-line e on-site

Tutti i nostri corsi sono erogabili anche in modalità on-line (con formazione a distanza), oppure on-site, sempre personalizzati secondo le esigenze.

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