Machine Learning con Python

Descrizione

Grazie agli algoritmi del Machine Learning è oggi possibile creare macchine in grado di apprendere in modo automatico. Python è un linguaggio di programmazione di più “alto livello” rispetto alla maggior parte degli altri linguaggi. Fa parte della categoria di linguaggi object-oriented ed è adatto, tra gli altri usi, a sviluppare applicazioni distribuite, scripting, computazione numerica e system testing: è il linguaggio di programmazione più idoneo per costruire algoritmi avanzati in grado di interrogare i dati nel miglior modo possibile al fine di recuperare e scoprire pattern e insights.

Il corso di Machine Learning con Python illustra le tecniche di Machine Learning e come Python può essere utilizzato per affrontarne le sfide. Si precisa che il programma illustrato è adattabile rispetto alle specifiche esigenze delle aziende o del singolo.

Obiettivi

L’obiettivo principale del corso Machine Learning con Python è fornire ai partecipanti le conoscenze teoriche e tecniche per gestire le principali librerie di Python per il Machine Learning: Sci-Kit learn, NLTK, Keras e Tensorflow.

Conoscenze in uscita

A fine corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Gestire i processi complessi di Machine Learning utilizzando Python
• Eseguire una Sentiment Analysis
• Conoscere e comprendere l’architettura di reti neurali artificiali
• Conoscere ed applicare i principi del Natural Language Processing

Programma didattico

• Introduzione al Machine Learning
• Introduzione a Python
• Struttura e tipologie di algoritmi per il machine learning
• Le regressioni
• Gestione dell’overfitting
• Modelli lineari e regressioni
• SVM: macchine a supporto dei vettori
• Ottimizzazione e validazione dei modelli
• Clustering
• DBSCAN
• Introduzione a NLP (Natural Language Processing)
• Espressioni regolari
• Vettorializzazione di un testo
• Sentiment Analysis
• Reti neurali
• Sci-Kit Learn
• Keras
• Convoluzione e condensazione