Seminario - DIG 300
Data & Alghorithm - Machine learning fundamental
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Obiettivi
Comprendere e sperimentare l’utilizzo di alcuni degli algoritmi di Machine learning più importanti
Contenuti
Data Driven Company - Data preparation
- Modello trasduttore
- Sistema di misura
- Dato grezzo
- Pre-processing
- Rumore
- Pulizia dei dati
- Normalizzazione
- Trattamento dei dati mancanti
- Trattamento dei dati anomali (outliers)
- Feature extraction/engineering
- IoT data mining => Esempi pratici
Data Analytics & artificial Intelligence Machine learning
- Introduzione al Machine learning
- Conoscere gli algoritmi utilizzabili per il Machine learning (Tassonomia)
- Algoritmi supervisionati di classificazione e regressione
- Algoritmi per il rilevamento di anomalie
- Algoritmi per il clustering
- Introduzione alle reti neurali
- Fascino, potere e limiti del deep learning
- Metriche di valutazione delle performance dei modelli di Machine learning
- Compromesso bias-varianza (overfitting)
- Esercitazioni con Python
Sperimenterete
Applicazione degli algoritmi di Machine learning con esercitazioni su data set tratti da casi reali.
Le nostre iniziative in presenza si trasformano anche in Webinar per venire incontro alle esigenze dei nostri clienti.
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