Fondamenti e valutazione dei modelli di machine learning
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In breve
Questo corso introduce i paradigmi fondamentali del machine learning e le metodologie per valutarne l'efficacia. Esplorerai gli strumenti base per previsione e classificazione, le architetture avanzate, e soprattutto come scegliere il modello giusto per ogni problema. Il percorso include tecniche di allenamento, ottimizzazione e le quattro misure fondamentali per valutare le performance, con particolare attenzione a evitare overfitting e underfitting attraverso la validazione incrociata.
Contenuti
- Video-corso
Fondamenti e valutazione dei modelli di machine learning
Test di verifica
Docenti
Il corso "Fondamenti e valutazione dei modelli di machine learning"
fa parte del percorso "Introduzione all'intelligenza artificiale", completa la visione del percorso per avere una conoscenza completa dell'argomento.
Il percorso "Introduzione all'intelligenza artificiale" è composto dai seguenti corsi:
- AI:
1. Intelligenza umana vs intelligenza artificiale
2. La storia dell'intelligenza artificiale
3. Cos'è l'intelligenza artificiale
6. L'AI nella pratica quotidiana
7. Le potenziali applicazioni dell'AI
- Machine & Deep Learning:
1. L'era del machine learning: basi e applicazioni
2. Il funzionamento del machine learning
3. Il viaggio dei dati: dalla raccolta al machine learning
4. Fondamenti e valutazione dei modelli di machine learning
Giulia “The Great Geek” Ross
AI Engineering
Giulia non ha scritto codice, ha scritto LA STORIA del codice AI. I suoi neuroni digitali hanno processato più righe di codice di quanti caffè siano mai stati bevuti in Silicon Valley. Se vuoi sviluppare intelligenze artificiali che sembrano uscite da un film sci-fi, lei è la tua guida.
