Impara come funzionano i principali algoritmi di Machine Learning, quando utilizzarli e come valutarne i risultati. Dalla classificazione con KNN, Naive Bayes e alberi decisionali ai modelli ensemble come Random Forest e Gradient Boosting, fino a K-Means e PCA. Attraverso esercitazioni guidate, colleghi la logica degli algoritmi alla loro applicazione e interpreti le prestazioni con le metriche di classificazione.
Cosa imparerai
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Raccomandazioni, previsioni, rilevamento delle frodi, segmentazione dei clienti: dietro molte applicazioni AI ci sono algoritmi di Machine Learning. Sapere come funzionano è la base per sceglierli, usarli e valutarli nel modo giusto.
In questo corso conosci gli algoritmi di machine learning più usati, capisci la logica che c’è dietro ciascuno e impari a misurarne le prestazioni.
Le esercitazioni guidate ti aiutano a collegare teoria e applicazione, mentre le metriche ti permettono di leggere i risultati e riconoscere gli errori dei classificatori.
Due approcci alla classificazione: vicinanza tra osservazioni e probabilità, con esercitazioni guidate.
La logica dei modelli che suddividono i dati attraverso regole per formulare una previsione.
Due strategie di Ensemble Learning che combinano più alberi per costruire modelli predittivi.
Matrice di confusione, accuracy, precision e recall: gli strumenti per leggere prestazioni ed errori.
Clustering e riduzione della dimensionalità per esplorare gruppi di osservazioni e sintetizzare le variabili.
Saprai riconoscere i problemi di classificazione e di clustering e quale algoritmo usare in ciascun caso.
Saprai usare KNN, Naive Bayes e alberi decisionali su dataset reali.
Saprai capire quando e perché Random Forest e Gradient Boosting danno risultati migliori di un singolo modello.
Saprai leggere una matrice di confusione e interpretare accuracy, precision e recall.
Saprai raggruppare i dati con K-Means e ridurne la dimensionalità con la PCA.
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Giuseppe è un Ingegnere Informatico con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito Computer Vision. Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.
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