Classificazione con Modelli di Regressione in Python

Come fanno gli scienziati dei dati ad addestrare i computer a categorizzare i dati, prevedere i risultati e prendere decisioni? Comprendere come i problemi di classificazione possono essere risolti utilizzando modelli di regressione è un passo fondamentale per padroneggiare il machine learning moderno. In questo corso basato su testo, imparerai i concetti fondamentali che collegano regressione e classificazione. Capirai come trasformare i dati grezzi, configurare gli output del modello e valutare le previsioni utilizzando librerie Python standard del settore e pratiche di codice pulite e moderne. Cosa imparerai: - Comprendere le differenze fondamentali e le connessioni tra modelli di regressione e classificazione. - Applicare il one-hot encoding per preparare i dati categorici per gli algoritmi di machine learning. - Implementare la funzione softmax per convertire gli output di regressione grezzi in probabilità di classe. - Utilizzare la categorical cross-entropy loss per valutare e guidare l'addestramento del modello. - Costruire e valutare modelli di classificazione di base utilizzando moderne librerie Python e type hints. - Interpretare le metriche del modello per valutarne le prestazioni e apportare miglioramenti basati sui dati. Il corso inizia con definizioni essenziali e l'intuizione matematica alla base della classificazione. Progredirai quindi attraverso spiegazioni scritte passo dopo passo ed esercizi di codice, imparando come implementare l'encoding, le funzioni di attivazione e i calcoli della loss. Questo corso è progettato per analisti di dati principianti, aspiranti data scientist e sviluppatori che desiderano una solida base concettuale e pratica nel machine learning. Non è richiesta alcuna esperienza precedente di machine learning, sebbene una familiarità di base con Python sia utile. Inizia oggi a costruire il tuo toolkit di data science padroneggiando i fondamenti della classificazione e della regressione.