Programma del corso:
1. Regresión lineal con una variabileIn statistica e matematica, un "variabile" è un simbolo che rappresenta un valore che può cambiare o variare. Esistono diversi tipi di variabili, e qualitativo, che descrivono caratteristiche non numeriche, e quantitativo, che rappresentano quantità numeriche. Le variabili sono fondamentali negli esperimenti e negli studi, poiché consentono l'analisi delle relazioni e dei modelli tra elementi diversi, facilitare la comprensione di fenomeni complessi....
2. Revisione di algebra lineare
3. Regressione lineare con più variabili
4. Tutorial ottava
5. Regressione logistica
6. regolarizzazioneLa regolarizzazione è un processo amministrativo che cerca di formalizzare la situazione di persone o entità che operano al di fuori del quadro giuridico. Questa procedura è essenziale per garantire diritti e doveri, nonché a promuovere l'inclusione sociale ed economica. In molti paesi, La regolarizzazione viene applicata in contesti migratori, Lavoro e fiscalità, consentire a chi si trova in situazione irregolare di accedere ai benefici e tutelarsi da possibili sanzioni....
7. Reti neurali: rappresentazione
8. Reti neurali: apprendimento
9. Suggerimenti per l'applicazione del machine learning
10. Progettazione di sistemi di apprendimento automatico
11. Supporta macchine vettoriali
12. Apprendimento non supervisionatoL'apprendimento non supervisionato è una tecnica di apprendimento automatico che consente ai modelli di identificare modelli e strutture nei dati senza etichette predefinite. Attraverso algoritmi come k-means e analisi delle componenti principali, Questo approccio viene utilizzato in una varietà di applicazioni, come la segmentazione dei clienti, Rilevamento delle anomalie e compressione dei dati. La sua capacità di rivelare informazioni nascoste lo rende uno strumento prezioso...
13. Diminuzione della dimensionalità
14. Rilevamento anomalie
15. Sistemi di raccomandazione
16. Apprendimento automatico su larga scala
17. Esempio di applicazione: OCR foto
Durata:
10 settimane
Data importante:
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