Machine Learning in Python - Corso Base Italiano

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Machine Learning in Python - Corso Base Italiano

Benvenuto al corso di Machine Learning in Python! Ti è richiesta solo la conoscenza base di Python, e useremo un approccio pratico fatto di piccoli script ognuno per capire un concetto diverso.

Arriveremo a costruire un predittore per un servizio di bike sharing, attraversando le fasi di caricamento, visualizzazione e trasformazione dati, addestramento, validazione.

Cerca di seguire il corso scrivendo il codice che ti propongo, di modo che i concetti rimangano fissati e tu possa sentirti più sicuro.

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Oltre ad essere una piattaforma di facile utilizzo su qualsiasi dispositivo con accesso a Internet, al completamento del corso riceverai anche un certificato digitale.

Contenuti del programma:

Aula #1 - Machine learning in python - 1 - Come installare python e pyCharm
Aula #2 - Machine learning in python - 2 - Come installare le librerie python
Aula #3 - Machine learning in python - 3 - Come addestrare un modello predittivo
Aula #4 - Machine learning in python - 4 - Come testare un modello
Aula #5 - Machine learning in python - 5 - Come addestrare un classificatore
Aula #6 - Machine learning in python - 6 - Come trasformare le categorie in numeri
Aula #7 - Machine learning in python - 7 - Come fare machine learning sul testo
Aula #8 - Machine learning in python - 8 - Come costruire un motore di sentiment analysis
Aula #9 - Machine learning in python - 9 - Come gestire i valori mancanti
Aula #10 - Machine learning in python - 10 - Come e perchè scalare le feature
Aula #11 - Machine learning in python - 11 - Esempio di addestramento con scaling
Aula #12 - Machine learning in python - 12 - Come misurare l\'accuratezza di un classificatore
Aula #13 - Machine learning in python - 13 - Come leggere la matrice di confusione, la precisione e il richiamo
Aula #14 - Machine learning in python - 14 - Come leggere gli errori dei regressori e il residual plot
Aula #15 - Machine learning in python - 15 - Il futuro del lavoro in intelligenza artificiale: WHATIF tool
Aula #16 - Machine learning in python - 16 - Come imparare a memoria i dati (overfitting) con il deep learning
Aula #17 - Machine learning in python - 17 - Overfitting vs Underfitting spiegato facile con grafici
Aula #18 - Machine learning in python - 18 - Come si installa e usa il notebook Jupyter
Aula #19 - Machine learning in python - 19 - Come caricare i dati con pandas nel notebook [progetto biciclette]
Aula #20 - Machine learning in python - 20 - Creare grafici di base nel notebook [progetto biciclette]
Aula #21 - Machine learning in python - 21 - Visualizzare le distribuzioni nel notebook [progetto biciclette]
Aula #22 - Machine learning in python - 22 - Creare grafici a griglia nel notebook [progetto biciclette]
Aula #23 - Machine learning in python - 23 - Creare grafici avanzati [progetto biciclette]
Aula #24 - Machine learning in python - 24 - Come predire le prenotazioni [progetto biciclette]
Aula #25 - Machine learning in python - 25 - Migliorare le predizioni [progetto biciclette]
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