Per seguire il modulo Introduzione al ML sono necessarie competenze preliminari specifiche di Python, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Data Visualization.
MODULO DIDATTICO
Introduzione al ML
Introduzione al mondo del Machine Learning, dalla teoria alla pratica, coprendo implementazioni e tecniche di regressione.
LIVELLO
Da Beginner ad Advanced
PREREQUISITI
Python per la ds, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Data visualization
DURATA TOTALE
2 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€
CORSO
CORSO GRATUITO
Machine Learning per Tutti
- DURATA TOTALE:75 min
- LIVELLO:Principiante
- PREREQUISITO:Nessuno
27€GRATIS
Descrizione
Il modulo “Introduzione al ML” offre una panoramica dettagliata del Machine Learning, partendo da una presentazione del corso e dei concetti fondamentali. Esamina il processo di implementazione, il No Free Lunch Theorem, e approfondisce le tecniche di regressione lineare con SGDRegressor e LinearRegression.
Vengono inoltre trattati la regressione logistica e l’uso di LogisticRegression e make_pipeline, fornendo una solida base teorica e pratica.
Elenco lezioni del modulo
- Introduzione al Corso
- Introduzione al Machine Learning
- Processo di Implementazione
- No Free Lunch Theorem
- Regressione Lineare
- SGDRegressor e LinearRegression
- Regressione Logistica
- LogisticRegression e make_pipeline