Diploma in apprendimento automatico con Python

Questo corso di diploma in machine learning con Python evidenzia i numerosi vantaggi che Python ha nell'ambito dell'intelligenza artificiale (AI). L'apprendimento automatico è una branca specifica dell'apprendimento artificiale associata all'informatica. Si tratta di fare in modo che le applicazioni software prevedano i risultati in modo più accurato senza alcuna programmazione esplicita preventiva. Fornisce ai computer la capacità di apprendere senza essere ovviamente programmati. Questo corso tratterà due tipi di apprendimento automatico: supervisionato e non supervisionato. La regressione lineare utilizzata per risolvere un problema di regressione è un eccellente esempio di apprendimento automatico supervisionato. D'altra parte, evidenziare i vari gruppi di clienti per elaborare strategie di marketing è un esempio pratico di apprendimento senza supervisione. All'interno di questi due tipi di apprendimento automatico, i vari modelli dipendono dallo scopo che si desidera raggiungere. Ad esempio, ci sono modelli parametrici e non parametrici, come illustrato in questo corso

Man mano che esaminate il contenuto, vedrete che ricorrete a un modello parametrico quando saprete con precisione quale modello adattare ai dati. Al contrario, in un modello non parametrico, i dati indicano l'aspetto che dovrebbe avere la regressione. Ad esempio, la chiave più vicina (KNN) è un metodo non parametrico utilizzato per la classificazione e la regressione. Il KNN ha portato a una più ampia varietà di applicazioni, in particolare nel text mining, nell'agricoltura e nella finanza. Come ogni sistema di modellazione, il KNN ha i suoi pro e contro. Noterai che il KNN è molto facile da spiegare, semplice da capire ed estremamente potente. Inoltre, KNN non richiede alcuna ipotesi sulla distribuzione dei dati né richiede alcuna conoscenza preliminare. Tuttavia, l'efficienza dell'algoritmo diminuisce molto rapidamente man mano che il set di dati cresce. Inoltre, KNN non può funzionare se mancano dei valori

Un altro tema cruciale trattato è l'uso degli algoritmi. Verranno esaminati molti algoritmi, ognuno dei quali, come modello, presenta vantaggi e svantaggi. In questo corso, ti viene insegnato a conoscere la foresta casuale. È un algoritmo di bagging leggermente modificato, una raccolta di un albero decisionale correlato al decoro. La foresta casuale viene utilizzata perché funziona bene con dati non lineari, riduce il rischio di sovradimensionamento e funziona in modo efficiente su set di dati di grandi dimensioni. Al contrario, è parziale quando si tratta di variabili categoriali. Pertanto, è ben lungi dall'essere adatto a metodi lineari con molte caratteristiche sparse. Vengono inoltre approfonditi altri metodi, come modelli e algoritmi correlati, che utilizzano Python come linguaggio di programmazione di base. Questo corso è una manna per studenti e professionisti di informatica che hanno già familiarità con Python e vorrebbero diventare esperti nel campo dell'apprendimento automatico. Questo corso non è stato aggiornato con l'uso di modelli di intelligenza artificiale generativa,