Diploma in Machine Learning con Python

Questo corso di diploma in machine learning con Python evidenzia i numerosi benefici che Python ha all'interno dei quadri dell'intelligenza artificiale (AI). L'apprendimento automatico è un ramo specifico dell'apprendimento artificiale che è associato alla scienza informatica. Si tratta di rendere le applicazioni software prevedere esiti più accuratamente senza alcuna programmazione esplicita preventiva. Fornisce computer con la capacità di imparare senza essere ovviamente programmati. Questo corso riguarderà due tipi di machine learning: supervisore e non supervisore. La regressione lineare utilizzata per risolvere un problema di regressione è un ottimo esempio di machine learning supervisore. D'altra parte, evidenziare vari gruppi di clienti a strategie di marketing è un esempio pratico di apprendimento non supervisore. All'interno di questi due tipi di machine learning, vari modelli dipendono dallo scopo che si vorrebbe ottenere. Ad esempio, ci sono modelli parametrici e non parametrici, come coperti in questo corso.

Come si lavora attraverso il contenuto, si vedrà che si ricorre a un modello parametrico quando si conosce con precisione quale modello si adatta ai dati. Viceversa, in un modello non parametrico, i dati ti indirizzano a quello che dovrebbe essere la regressione. Ad esempio, i vicini chiave più vicini (KNN) è un metodo non parametrico che si utilizza per la classificazione e la regressione. La KNN ha portato ad una più ampia varietà di applicazioni, in particolare nel testo minerario, agricoltura e finanza. Come per qualsiasi sistema di modellismo, il KNN ha i suoi pro e i contro. Noterà 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 preventiva. Tuttavia, l'efficienza dell'algoritmo declina molto rapidamente man mano che il dataset cresce. Inoltre, KNN non può funzionare se ci sono valori mancanti.

Un altro tema cruciale coperto è l'uso di algoritmi. Molti algoritmi saranno esaminati, ognuno dei quali, come modelli, ha i suoi vantaggi e svantaggi. In questo corso, ci si insegna sulla foresta casuale. Si tratta di un algoritmo di bagging leggermente modificato, una raccolta di un albero di decisione decorato. La foresta casuale viene utilizzata perché funziona bene con dati non lineari, abbassa il rischio di sovraadattamento e corre in modo efficiente su grandi datasets. Viceversa, viene biased mentre si occupa di variabili categoriali. Così, è lungi dall'essere adatto a metodi lineari con molte caratteristiche sparse. Anche altri metodi, come i modelli e gli algoritmi correlati, utilizzando Python come linguaggio di programmazione di backdrop. Questo corso è un windfall a studenti di informatica e professionisti che già conoscono Python e vorrebbe diventare un esperto nel campo dell'apprendimento automatico. Questo corso non è stato aggiornato con l'utilizzo di modelli Generative AI, come ChatGPT.