Per seguire il modulo Dimensionality Reduction sono necessarie competenze preliminari specifiche di Python, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Data Visualization.
MODULO DIDATTICO
Dimensionality Reduction
Introduzione alla riduzione dimensionale, con focus su PCA e t-SNE, arricchito da esercitazioni pratiche e confronti
LIVELLO
Da Beginner ad Advanced
PREREQUISITI
Python per la ds, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Data visualization
DURATA TOTALE
3 ore
LEZIONI
100% on demand
PUOI TROVARE
QUESTO MODULO DIDATTICO IN
- DURATA TOTALE:20 ORE
- LIVELLO:Intermedio
- PREREQUISITO:Skill su Python, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Data visualization
297€
Descrizione
Il modulo “Dimensionality Reduction” del corso on demand offre una comprensione approfondita delle tecniche di riduzione dimensionale. Include una panoramica generale, seguita da lezioni dettagliate su PCA (Principal Component Analysis) e t-SNE.
Il modulo presenta esercitazioni pratiche su PCA e un’analisi comparativa tra PCA e t-SNE, fornendo sia una base teorica che applicazioni pratiche per migliorare l’efficienza dei modelli di Machine Learning.
Elenco lezioni del modulo
- Dimensionality Reduction
- PCA - Principal Component Analysis
- t-SNE
- Esercitazione 1 - PCA
- Esercitazione 2 - PCA
- PCA vs t-SNE