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224 students
What you'll learn
- Distinguere le varie tipologie di problemi che il Machine Learning è in grado di risolvere, con esempi di applicazioni concrete
- Comprendere la differenza tra problemi di regressione e classificazione, con approfondimento di questi ultimi
- Tecniche di costruzione dei principali algoritmi di classificazione e metriche di valutazione
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Course content
4 sections • 13 lectures • 1h 20m total length
Requirements
- Conoscenza dei concetti base di statistica predittiva (saranno comunque ripresi nel corso delle lezioni)
- Familiarità con alcuni termini tipici degli algoritmi di Machine Learning
Description
Cos'è il Machine Learning e cosa si intende per 'algoritmi di classificazione'? Questo corso si propone di rispondere a queste domande attraverso due approcci, rispettivamente teorico e tecnico: da un lato, saranno forniti esempi di business cases concreti che dimostrino il valore aggiunto che modelli di Machine Learning possono conferire alle aziende; dall'altro, il corpus del corso sarà focalizzato sui modelli matematici che caratterizzano i principali algoritmi di classificazione, offrendo in ogni caso esempi intuitivi e di facile comprensione.
Al termine di questo corso, gli studenti saranno in grado di apprezzare a pieno le potenzialità di questi strumenti, oltre ad aver accumulato conoscenze e vocabolario necessari per approcciare un problema di classificazione dei dati con strumenti di Machine Learning.
Who this course is for:
- Studenti universitari di materie economiche/scientifiche
- Chiunque sia curioso di approfondire alcune possibili applicazioni del Machine Learning
- Chiunque voglia approfondire la parte statistica e matematica dietro gli algoritmi di classificazione