Machine Learning in Python col Pollo Watzlawick (corso aziendale)

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Descrizione

 

OBIETTIVI

Comprendere i concetti di base e la metodologia
Comprendere gli algoritmi principali
Fare pratica sui concetti appresi con librerie python open source
Impostare il lavoro con i propri dati

REQUISITI

Conoscenza della programmazione e conoscenza base del linguaggio python
(la matematica strettamente necessaria sarà ripassata durante il corso)

PROGRAMMA (16 ore)

  • Introduzione
    • Cosa è il machine learning
    • Esempi di applicazioni
    • Vantaggi e svantaggi di queste tecniche
    • Librerie open source a disposizione
  • Metodologia
    • Esempio Hello World
    • Raccolta e preparazione dati
    • Costruzione modello
    • Validazione
    • Analisi dell’errore
  • Preparazione dati
    • Gestire i valori mancanti
    • Scalare le variabili numeriche
    • Vettorizzare le categorie
    • Vettorizzare i testi
    • La maledizione della dimensionalità
  • Gli algoritmi più utilizzati
    • Supervisionati
      • Dummy
      • kNN
      • Albero di decisione
      • Regressione lineare
      • Regressione logistica
      • Classificatore bayesiano
    • Non supervisionati
      • K-means
      • Analisi delle componenti principali

MODALITA’

Il corso è orientato alla pratica, dopo una rapida presentazione teorica dei concetti si passa subito agli esercizi. Ogni partecipante dovrà avere a disposizione un computer. Dato che ogni persona ha i suoi ritmi di apprendimento, i partecipanti che avranno difficoltà saranno supportati nel completamento dell’esercizio, mentre quelli che riescono prima saranno invitati a realizzare delle variazioni.