Machine learning: metodi supervisionati

Machine learning: metodi supervisionati

Overview

Nell’ultimo ventennio stiamo assistendo a un’esplosione dell’automazione che coinvolge ormai tutte le sfere della nostra vita. Le entità private e pubbliche competono in un ambiente definito dalla complessità degli eventi e dall’incertezza prodotta dalla loro interazione. In un sistema economico così complesso le aziende hanno bisogno di aggiornare i loro processi decisionali in modo da controllare l’imprevedibilità del mercato, dei suoi meccanismi e agenti. È in questo ambito che si inserisce il Machine Learning applicato: l’insieme di metodi, algoritmi e modelli che opera congiuntamente per semplificare, automatizzare e velocizzare i processi aziendali ma anche arricchire di informazioni tempestive e supportare i processi decisionali.

Descrizione

L’obiettivo del corso è quello di definire le basi teoriche per lo sviluppo delle principali tecniche di machine learning supervisionato focalizzandosi soprattutto sulla loro

applicazione nella risoluzione di problemi di previsione e classificazione.

Il corso nello specifico prevede:

  • Introduzione allo statistical learning
  • la regressione lineare nel contesto predittivo e di classificazione
  • Support Vector Machines
  • alberi decisionali
  • bagging vs boosting: Random Forest e XGBoost
  • neural networks
  • le fasi di validazione e test

Il progetto delineato è strutturato sui bisogni formativi e di aggiornamento professionale di data analyst e computer scientist che vogliono acquisire le conoscenze pratiche per l'implementazione delle fondamentali tecniche di machine learning in ambito supervisionato.

 

Prerequisiti: conoscenze matematico-statistiche di base e conoscenza del software R (livello intermedio + conoscenza di base di libreria caret, h2o).

Durata del corso

8 ore

Docente del corso

Ranucci

Data del corso

In fase di definizione: ti informeremo con anticipo riguardo alle date effettive

Costo del corso

600,00 (il pagamento effettivo avverrà solo al raggiungimento minimo di partecipanti)

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