DATA SCIENCE - Machine Learning
LINGUA: ITALIANO
DURATA CORSO ASINCRONO: 18 ORE
DURATA CORSO SINCRONO: 23 ORE
MODALITA’: online o in presenza
OBIETTIVI
Fornire un quadro complessivo del Machine Learning, dalle basi alle tecniche più avanzate.
DESTINATARI
Tutti coloro che svolgono o intendono svolgere l’attività di Data Scientist e Machine Learning Engineer. Preferibile laurea in discipline STEM, Programmazione con Python, Statistica Descrittiva per Data Scientist, Statistica Inferenziale per Data Scientist
ARGOMENTI
Fondamenti di Machine Learning
- Classificare un problema di Machine Learning
- Ripulire e preparare un dataset in maniera appropriata (missing values, duplicati, outliers, variabili categoriche)
- Costruire modelli di machine learning per problemi di regressione con la regressione lineare
- Costruire modelli di machine learning per problemi di classificazione con la regressione logistica
- Costruire modelli di machine learning per eseguire il clustering con l’algoritmo K-means
- Valutare un modello di machine learning utilizzando le giuste metriche
Machine Learning: Modelli e Algoritmi
- Comprendere principali algoritmi di ottimizzazione e come scegliere quello corretto
- Realizzare sistemi di online learning in grado di apprendere e migliorare in maniera continua
- Imparare ad utilizzare tutti i principali modelli del Machine Learning supervisionato
- Costruire modelli di Reti Neurali Artificiali utilizzando scikit-learn
Machine Learning: Tecniche Avanzate
- Automatizzare la ricerca degli iperparametri utilizzando algoritmi come Grid Search e Random Search
- Utilizzare l’AutoML con il framework FLAML di Microsoft
- Creare ed esportare una pipeline di MLOps con joblib e pickle
- Comprendere le time series e fare forecasting utilizzando l’algoritmo Facebook Prophet
- Ridurre la dimensionalità di un dataset utilizzando tecniche come Principal Component Analysis (PCA) e Linear Discriminant Analysis (LDA)
- Comprendere le principali tecniche di computer vision per classificare immagini e riconoscere persone e oggetti al loro interno utilizzando Open CV
- Costruire sistemi di raccomandazione
CONTENUTI E DOCENZA A CURA DI PROFESSION AI
