Apprendimento Automatico Supervisionato con Regressione Logistica e Naive Bayes

Comprendere come le macchine apprendono dai dati etichettati è il primo passo verso una carriera nella scienza dei dati e nell'intelligenza artificiale. Questo corso offre un percorso chiaro attraverso l'apprendimento supervisionato, concentrandosi su due degli algoritmi più affidabili e ampiamente utilizzati per i compiti di classificazione. Svilupperai una solida base nell'apprendimento supervisionato, passando dai concetti teorici all'implementazione pratica utilizzando moderni strumenti di dati. Al termine di questo corso, avrai le competenze per costruire, valutare e perfezionare i tuoi modelli predittivi. Cosa imparerai: - Comprendere il flusso di lavoro centrale dell'apprendimento automatico supervisionato, dalla preparazione dei dati alla previsione. - Applicare la regressione logistica per risolvere problemi di classificazione binaria nel mondo reale. - Implementare Naive Bayes per compiti probabilistici come il filtraggio e la categorizzazione del testo. - Valutare l'accuratezza del modello utilizzando metriche di performance moderne e matrici di confusione. - Esercitarsi nella gestione dei dati utilizzando moderne librerie di dataframe e tecniche di pre-elaborazione. - Esplorare i concetti fondamentali di MLOps per comprendere il ciclo di vita di un modello di machine learning. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i concetti di base prima di approfondire i meccanismi di ciascun algoritmo attraverso chiare spiegazioni scritte ed esercizi basati su codice. Imparerai a interpretare i risultati e a migliorare le prestazioni del modello attraverso test iterativi. Questo corso è progettato per principianti assoluti che desiderano comprendere la logica alla base del machine learning senza la necessità di una profonda conoscenza matematica. Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Inizia a padroneggiare l'apprendimento automatico supervisionato attraverso istruzioni chiare e scritte oggi stesso.