Algoritmi di apprendimento automatico: fondamenti e implementazione di Python

L'apprendimento automatico è la forza trainante della tecnologia moderna, ma gli algoritmi sottostanti spesso sembrano complessi per i nuovi arrivati.Questo corso demistifica i principali framework matematici e logici dell'apprendimento automatico, consentendo di selezionare, implementare e valutare i modelli giusti per varie sfide di dati. Imparerai a andare oltre i concetti teorici e comprendere esattamente come i dati vengono trasformati in informazioni utili. Cosa imparerai: - Comprendere le differenze fondamentali tra apprendimento supervisionato, non supervisionato e rinforzo - Implementare le tecniche di regressione e classificazione di base, tra cui Regressione lineare e Support Vector Machines - Applicare metodi di ensemble e modelli probabilistici come Random Forest e Naive Bayes - Master clustering dei dati e logica basata sulla prossimità utilizzando K-Nearest Neighbors - Valuta le prestazioni del modello utilizzando metriche moderne come precisione, richiamo e punteggio F1 - Esplora la transizione dal tradizionale apprendimento automatico ai moderni modelli su larga scala Il curriculum inizia con la terminologia essenziale e i concetti fondamentali prima di passare a passaggi scritti passo-passo della logica degli algoritmi e dei frammenti di codice. Praticherai attraverso esercizi basati sul testo che rafforzano la tua comprensione di come questi modelli funzionano sotto il cofano. Questo corso è progettato per i principianti con una conoscenza di base di Python che vogliono costruire una comprensione di livello professionale dell'apprendimento automatico.