Il focus è l’apprendimento delle tecniche più in uso attraverso applicazioni pratiche in R, concentrandosi sull’utilizzo del framework maggiormente utilizzato in ambito business: Tidymodels.
obiettivi
Il corso introduce i più importanti algoritmi e strumenti statistici di machine learning.
prerequisiti
Il corso è rivolto a personale informatico in possesso di una cultura universitaria in materie scientifiche (od equivalente). Durante il corso saranno comunque riviste le necessarie nozioni propedeutiche, per poi affrontare argomenti di Machine Learning, Deep Learning ed Intelligenza Artificiale.
I metodi che verranno utilizzati saranno:
– Linear Regression, Logistic Regression, Ridge, LASSO, Elastic Net, MARS
– CART, Bagging, Random Forest, XGBoost, Cubist
– SVM, KNN, Naive Bayes
– AutoML