Loading

Smashing September Sale - Get 25% Off Certificates and Diplomas! Limited-time Offer - ends Friday, 17th September 2021

Claim My 25% OFF

Supporto Macchine Vettoriali in Python

Scopri di creare macchine vettoriali di supporto in Python per l'utilizzo in machine learning in questo corso gratuito online.

Publisher: Start-Tech Academy
Questo corso online gratuito ti insegna tutto quello che devi sapere sulla formulazione di macchine vettoriali di supporto (SVMs) e utilizzando i loro algoritmi. Imparerai come creare entrambi i modelli SVM di classificazione e regressione utilizzando il linguaggio di programmazione Python. Questi includono semplici a modelli avanzati che utilizzano la kermesse lineare e non lineare. Per un'esperienza di apprendimento hands-on, installare Python e seguire i compiti educativi durante tutto il corso.
Supporto Macchine Vettoriali in Python
  • Durata

    5-6 Oras
  • Students

    1,283
  • Accreditation

    CPD

Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

View course modules

Description

Macchine vettoriali di supporto (SVMs) sono sempre più utilizzate nel machine learning per le loro previsioni e interpretazioni dei dati approssimativi. Questo corso ti aiuta a capire e applicare questa tecnica avanzata di machine learning nelle tue attività di analisi dei dati quotidiani utilizzando il linguaggio di programmazione Python. Le lezioni basate su video renderanno facile per voi i complessi algoritmi di apprendimento automatico. Per chi è nuovo a Python, un corso di crash è incluso per mostrarti come installare il software Python e Anaconda e ti introduce ai comandi e alle librerie Python. Tutti i passi coinvolti nel risolvere un problema di business attraverso un albero decisionale sono coperti in questo corso. Nonostante l'attenzione sia all'insegna di come eseguire l'analisi, questo corso ti insegna anche come selezionare i dati corretti, come preelaborare i dati, e dopo aver eseguito l'analisi, giudicate la qualità del vostro modello.

Si utilizzerà l'applicazione Jupyter Notebook fornita da Anaconda per seguire i video passi. Una volta scaricato e impostato Anaconda e Python, imparerai le basi di machine learning. Il corso spiega quale sia l'apprendimento automatico, come è correlato a SVM, e quale sia la sua applicabilità in diversi scenari aziendali. Sarete introdotti al concetto di hyperplane e al massimo classificatore di margine. Vedrete che questo classificatore ha delle limitazioni, che vi condurranno attraverso i concetti del classificatore vettoriale di supporto alle macchine vettoriali di supporto a base di kernel. Successivamente, seguirà le fasi di importazione dei dati nell'ambiente Jupyter, timorando e preelaborando i dati, suddividendolo per scopi di formazione e test e infine costruendo i modelli SVM. Si inizierà costruendo un modello di regressione e poi si passa a costruire modelli di classificazione. Imparerai a ottimizzare gli iperparametri per risultati potenzialmente migliori e più accurati. Imparerai anche a costruire modelli SVM avanzati con kernel polinomiali e radiali e la loro regolazione dell'iperparametro.

L'idea di imparare tecniche SVM avanzate a partire da zero ti intriga? Vorreste che la fiducia si faccia avanti nel vostro campo di competenza? Allora questo corso è per te! Ti guida attraverso tutto quello che devi sapere per creare un modello SVM in Python. Non ci sono prerequisiti per iscriversi a questo corso, sebbene una comprensione di metodi statistici possa essere utile. Dopo aver completato questo corso, sarà possibile applicare le tecniche di machine learning e SVM a problemi di business real-life. Questo corso ti aiuterà a crescere professionalmente e a valorizzare le tue prospettive di carriera nella scienza dei dati. Allora, perché aspettare ancora? Immergiti nel corso ed essere esperto nell'abilità di classificazione di cui tutti si stanno radendo.

Inizio Corso Ora

Careers