Machine Learning con Python Lezione #02

In questa lezione esploriamo i principali algoritmi dell'Apprendimento Supervisionato, dalla teoria alla pratica. Si parte dalla regressione lineare e dalla regressione logistica, per poi approfondire modelli più avanzati come alberi decisionali, Random Forest e metodi di boosting, Support Vector Machines (SVM) e K-Nearest Neighbors (KNN). La lezione si chiude con un'introduzione alle reti neurali e ai fondamenti del deep learning, con esempi pratici di implementazione in Python (scikit-learn, TensorFlow/Keras) e criteri di valutazione dei modelli.

Per approfondire queste conoscenze segui il corso in aula di Machine Learning con Python

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Hai completato la Lezione #01? Prima di passare alla Lezione #02 mettiti alla prova con il test finale: copre Pre-elaborazione dei dati, encoding, selezione ed estrazione delle caratteristiche, PCA e t-SNE.

Per ottenere l'accesso alla Lezione #02 e sbloccare i contenuti, dovrai completare tre passaggi:

• Iscrizione al corso individuale.
• Il test finale online della Lezione #01.
• Una prova dal vivo (colloquio orale): dovrai spiegare a voce una scelta fatta nel tuo esercizio e risolvere una piccola variante in tempo reale.