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Apprendimento automatico supervisionato in Python

Aggiornato 01/2025
Impara a conoscere le più diffuse tecniche di apprendimento automatico supervisionato per iniziare a fare previsioni con dati etichettati.
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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

Nessun prerequisito richiesto per questo programma

  • Course

    1

    Supervised Learning with scikit-learn

    Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!

  • 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

    6

    Extreme Gradient Boosting with XGBoost

    Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

  • Course

    8

    Ensemble Methods in Python

    Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.

Apprendimento automatico supervisionato in Python
6 Corsi
Programma
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