In particolare si acquisiranno competenze pratiche come l'analisi dei dati, la scelta e l'ottimizzazione del modello di machine learning, la classificazione e l'aggregazione dei dati, nonché la risoluzione di problemi reali utilizzando le tecniche di machine learning.
♦ CONTENUTI:
- Fondamenti dell’Intelligenza Artificial
- Machine learning, Reti Neurali e applicazioni di Deep Learning in Python
- Analisi del dataset: comprendere l'importanza del dataset nell'apprendimento automatico
- Apprendimento supervisionato: esplorare la regressione e l'utilizzo di modelli regolarizzati per migliorare la performance del modello.
- Classificazione supervisionata: esplorare modelli di classificazione non lineari e tecniche di validazione ed ottimizzazione per migliorare la performance del modello.
- Apprendimento non supervisionato: esplorare il clustering come tecnica per la classificazione dei dati e la riduzione della dimensionalità per semplificare l'analisi
♦ COMPETENZE ACQUISITE:
- Analizzare un dataset per estrapolare informazioni utili e applicare il machine learning su problemi reali
- Scegliere ed ottimizzare un modello di machine learning per un problema specifico
- Eseguire predizioni e classificazioni partendo dai dati e clustering per raggruppare automaticamente dati simili
- Utilizzare Pandas e Scikit-learn per la manipolazione e l'analisi dei dati e per lo sviluppo dei modelli di machine learning
- Lavorare con iPython e Jupyter Notebook per facilitare il processo di analisi e sviluppo
♦ DURATA: 32 ORE
♦ MODALITÀ: live online
♦ COME ADERIRE: Per saperne di più contattaci al seguente indirizzo e-mail: formazione@meditech4.com
Promosso con la collaborazione di:
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Il catalogo formativo, in continua espansione, copre una vasta gamma di tecnologie abilitanti, tra cui: Big data e analisi dei dati ♦ |