Apprendimento automatico supervisionato in Python

Aggiornato 05/2026

Impara a conoscere le più diffuse tecniche di apprendimento automatico supervisionato per iniziare a fare previsioni con dati etichettati.

Descrizione del programma

Apprendimento automatico supervisionato in Python

Impara i fondamenti dell'apprendimento automatico supervisionato e scopri come fare previsioni utilizzando dati etichettati. Unisciti alla rivoluzione ML oggi stesso! Se sei alle prime armi con l'apprendimento automatico o vuoi specializzarti nell'apprendimento automatico supervisionato, questo è il posto ideale per iniziare.Inizierai con l'apprendimento e l'implementazione dei principali modelli di apprendimento supervisionato, come K-Nearest Neighbors (KNN), Regressione Logistica, Regressione Lineare, Macchine a Vettori di Supporto (SVM) e modelli ad albero con la famosa libreria scikit-learn.Scoprirai anche come utilizzare algoritmi all'avanguardia come XGBoost per aumentare in modo efficiente le prestazioni di modellazione su dataset tabellari.Per ottenere il massimo dai tuoi modelli, imparerai a conoscere le diverse tecniche di regolazione degli iperparametri e a decidere quale tecnica utilizzare per il tuo caso d'uso.Concluderai il percorso unendo le tue conoscenze su questi diversi modelli per imparare l'apprendimento d'insieme, in cui diversi modelli vengono combinati per migliorare le prestazioni e risolvere problemi più complessi.Quando avrai finito, avrai imparato i concetti essenziali dell'apprendimento automatico supervisionato e sarai in grado di applicarli in Python.

Prerequisiti

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Course
1
Apprendimento supervisionato con scikit-learn
Sviluppa le tue competenze di machine learning con scikit-learn in Python. Usa dataset reali in questo corso interattivo e realizza previsioni efficaci.
Project
bonus
Predictive Modeling for Agriculture
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
3
Classificatori lineari in Python
In questo corso imparerai i dettagli dei classificatori lineari come la regressione logistica e SVM.
Course
4
Machine Learning con modelli ad alberi in Python
In questo corso imparerai come usare modelli basati su alberi e insiemi per la regressione e la classificazione usando scikit-learn.
Project
bonus
Predicting Movie Rental Durations
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
6
Extreme Gradient Boosting con XGBoost
Impara le basi del gradient boosting e crea modelli di machine learning all'avanguardia usando XGBoost per risolvere problemi di classificazione e regressione.
Course
7
Ottimizzazione degli iperparametri in Python
Impara le tecniche per la regolazione automatica degli iperparametri in Python, tra cui Grid, Random e Informed Search.
Course
8
Metodi Ensemble in Python
Impara a creare modelli di machine learning avanzati ed efficaci in Python usando tecniche di ensemble come bagging, boosting e stacking.

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completato

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