Modelli predittivi su dati clinici: scopri un vero Project Work per Machine Learning Engineer
Come si sviluppa davvero un modello di Machine Learning applicato a un problema reale e ad alto impatto sociale?
In questo webinar gratuito esploreremo uno dei project work pratici del Percorso di Carriera Machine Learning Engineer, dedicato alla predizione della riammissione ospedaliera per pazienti diabetici. Obiettivo è costruire una pipeline di Machine Learning completa: preprocessing, feature engineering, classificazione e fairness analysis.
Topics: Career Paths, Machine Learning Engineer, AI e Data.
Cosa esploreremo nella live
Lavorare su dati reali: il banco di prova per ricoprire un ruolo operativo in AI & Data
Molti altri corsi di formazione parlano di teoria e mostrano solo esempi semplificati che non ti preparano davvero alla realtà aziendale. In questa live vogliamo farti vedere cosa significa lavorare su dataset aziendali reali, con problemi concreti e richieste simili a quelle che si incontrano in ambito professionale.
Attraverso esempi di project work come questo, si è messi difronte ad un problema reale: classificazione binaria su dati clinici, simulando il lavoro di un team che collabora con la direzione sanitaria di un ospedale. Un progetto che ti allena a costruire una pipeline ML completa ed integrare strumenti di fairness analysis per sviluppare modelli più robusti, consapevoli e utilizzabili nel mondo reale.
Comprenderai, così, come si struttura il lavoro, quali competenze vengono messe in campo e come il confronto con i docenti permetta di trasformare un esercizio in un’esperienza di crescita professionale reale.
Con i Percorsi di Carriera Data Masters, potrai intraprendere un percorso concreto e guidato per specializzarti in uno dei ruoli operativi più richiesti nel mondo AI & Data, attraverso lezioni pratiche, project work reali e monitoraggio continuo delle competenze.
SPEAKER DELLA LIVE
Simone Truglia
Machine Learning Engineer
Simone è un Ingegnere Informatico con specializzazione nei sistemi automatici e con una grande passione per la matematica, la programmazione e l’intelligenza artificiale. Ha lavorato con diverse aziende europee, aiutandole ad acquisire e ad estrarre il massimo valore dai principali dati a loro disposizione.
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