Analisi predittiva e Machine Learning

Analisi predittiva e Machine Learning

478,00

Il corso partirà al raggiungimento di minimo 8 partecipanti.

COD: N/A Categoria:

Descrizione

Analisi predittiva e Machine Learning

Estrarre valori dai Big Data

OBIETTIVI

Il corso fornisce una panoramica delle tecniche di analisi predittiva. Il programma prevede una prima parte dedicata al machine learning in generale, a cosa si può ottenere attraverso le tecniche predittive e a quali sono le fasi del progetto di machine learning. Il corso entra poi nel merito del probelma chiave della sua applicazione: la scelta delle implementazioni adatte, i casi aziendali dove esso può funzionare e fare la differenza.

 A CHI È RIVOLTO?

Il percorso è rivolto a professionisti IT

DURATA

24 ore

Lezioni in più virtual classroom con un impegno settimanale non superiore alle 4 ore.

INVESTIMENTO

478,00€

CONTENUTI

I contenuti del corso si concentreranno sull’approfondimento dei seguenti temi:

Introduzione alla predictive Analytics

  • Data Mining e Machine Learning
  • Classificazione, regressione, clustering, associazione
  • Utilizzi della predictive analytics per risolvere problemi di business
  • Il processo CRISP-DM
  • Predictive Analytics Vs Prescriptive Analytics

La preparazione dei dati

  • Variabili categoriche e variabili quantitative
  • Gestione dei valori mancanti
  • Creare le variabili di input
  • Riduzione della dimensionalità
  • Normalizzazione dei dati

Gli algoritmi

  • NOTA: per ciascuno di essi i punti trattati sono:
    • descrizione dell’algoritmo
    • punti di forza e debolezza
    • applicazioni pratiche
    • esempi
  • Naive Bayes
  • Decision Trees
  • Support Vector Machines
  • Neural Networks
  • K-Means Clustering
  • Hierarchical Clustering
  • Association Rules (Apriori Algorithm)
  • Ensemble:
    • Bagging
    • Boosting
    • Random Forest

 La valutazione dei modelli

  • Training & Test Set
  • La matrice di confusione
  • Le metriche per la valutazione della classificazione
  • Le curve ROC
  • Cross validation

 

Informazioni aggiuntive

Edizione

Dal 18/10/2022 al 15/11/2022