Il corso si propone di presentare le principali tecniche di analisi predittiva e di applicarle concretamente a casi reali.
Ci si concentrerà:
- Sull'acquisizione delle nozioni di base di Machine Learning
- Sull'individuazione dei problemi che un algoritmo è destinato a risolvere e il tipo di risultati che può fornire
- Sui principali metodi per stimare o prevedere una variabile approfondendo modelli di regressione, lineare e logistica, gli alberi di classificazione e le reti neurali
- Sullo sviluppo dell' analisi per valutare i risultati con il software Orange DM
Obiettivo del corso
L’obiettivo del corso è fornire le nozioni fondamentali proprie delle principali tecniche di analisi predittiva legata al Machine Learning. Particolare attenzione è riservata alla logica e ai principali metodi dell’apprendimento automatico, nonché alla loro applicazione a casi reali per comprenderne impieghi, risultati e limiti. Per fare questo, durante le esercitazioni pratiche, si installerà e si utilizzerà il software Orange DM.
Informazioni
Questo corso è rivolto a:- Decision Maker aziendali
- Manager
- Professionisti del settore
- Tutti coloro potenzialmente interessati a conoscere e sperimentare le potenzialità del machine learning
Curriculum del corso
- Il contesto
- La logica del machine learning
- I metodi classici
- Punti di forza e criticità
- Altri metodi
- Q&A

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1
Mattina
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Il contesto
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La logica del machine learning
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I metodi classici
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2
Pomeriggio
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Punti di forza e criticità
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Altri metodi
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Conclusione
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Conosci il tuo insegnante

Francesco Della Beffa
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Domande frequenti
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Dove si svolge il corso?
Le lezioni si svolgono online, attraverso la nostra piattaforma di e-learning
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Saranno disponibili materiali sul corso?
Oltre al programma del corso, verranno fornite le slide utilizzate durante le lezioni e i link alla documentazione di approfondimento e ai dataset di prova
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Sono necessari pre-requisiti?
Non sono necessarie né competenze statistiche né di programmazione. Per la parte applicativa bastano le capacità di un generico utente Windows o Mac.