Candidatevi ai nostri nuovi coorti part-time di Data Science e Cybersecurity

Il nostro blog

I nostri pensieri sulle ultime scoperte in materia di cyber security, UX/UI, Data Science e sviluppo web da parte degli istruttori che ne sanno di più. Consigli su come ottenere il massimo dai vostri prossimi passi di carriera dal nostro Career Center.

L'ARTICOLO PIÙ NUOVO

Normalizzazione batch Deep Learning

miglioramento dell'addestramento delle reti neurali

tecniche di ottimizzazione del Deep Learning

Il concetto di normalizzazione dei lotti nelle reti neurali

Immergetevi nel mondo trasformativo della normalizzazione dei lotti, una tecnica fondamentale nelle reti neurali profonde per migliorare la velocità, la stabilità e la convergenza dell'addestramento.

Articoli più recenti

Il concetto di normalizzazione dei lotti nelle reti neurali

Normalizzazione batch Deep Learning

miglioramento dell'addestramento delle reti neurali

tecniche di ottimizzazione del Deep Learning

Le fasi principali della costruzione di una rete neurale

Intraprendete un viaggio per padroneggiare la costruzione di reti neurali con la nostra guida completa. Dalla raccolta e pre-elaborazione dei dati alla scelta della giusta architettura e all'ottimizzazione dei parametri del modello, imparate ogni passo essenziale per costruire, addestrare e perfezionare le reti neurali per qualsiasi applicazione. Che si tratti di dati di immagini con le CNN, di dati sequenziali con le RNN o di esplorare architetture avanzate, questa guida illumina il percorso di sviluppo di potenti modelli di intelligenza artificiale. Perfetta sia per i principianti che per i professionisti più esperti.

Reti neurali

architettura

formazione di modelli di intelligenza artificiale

Discesa del gradiente e discesa del gradiente stocastico nel machine leaning

Scoprite le differenze tra Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent (SGD) in questa guida completa. Approfondite il modo in cui questi algoritmi di ottimizzazione fondamentali minimizzano gli errori, le sfumature della loro applicazione da piccoli a grandi insiemi di dati e quando utilizzarli per ottenere prestazioni ottimali dei modelli di apprendimento automatico. Ideale per gli scienziati dei dati e i professionisti dell'intelligenza artificiale che desiderano affinare la loro comprensione delle strategie di formazione e convergenza dei modelli.

Gradient Descent vs SGD

Algoritmi di ottimizzazione nell'apprendimento automatico

formazione efficiente dei modelli

Capire gli alberi decisionali nell'apprendimento automatico

Immergetevi nel mondo degli alberi decisionali, un algoritmo fondamentale nell'apprendimento automatico per compiti di classificazione e regressione. Scoprite come suddividono i dati, fanno previsioni e gestiscono caratteristiche sia categoriali che numeriche. Scoprite le strategie per evitare l'overfitting e migliorare l'interpretabilità dei modelli, rendendolo perfetto per i professionisti e gli appassionati desiderosi di migliorare le proprie capacità di analisi predittiva.

Apprendimento automatico degli alberi decisionali

tecniche di modellazione predittiva

superamento dell'overfitting negli alberi decisionali

Il ruolo della regolarizzazione L1 e L2 nel prevenire l'overfitting e migliorare la generalizzazione del modello

Esplorare l'importanza delle tecniche di regolarizzazione L1 e L2 nell'apprendimento automatico. Scoprite come i metodi di regressione Lasso e Ridge prevengono l'overfitting, migliorano la generalizzazione del modello e selezionano le caratteristiche critiche per modelli più interpretabili. Ideale per gli scienziati dei dati e i professionisti del ML che desiderano ottimizzare le prestazioni e l'affidabilità dei modelli.

Tecnica di regolarizzazione L1 L2

prevenzione dell'overfitting nell'apprendimento automatico

spiegazione della regressione Ridge Lasso

Overfitting e Underfitting nell'apprendimento automatico

Imparare strategie efficaci per affrontare l'overfitting e l'underfitting nei modelli di apprendimento automatico. Esplorate tecniche come la convalida incrociata, la selezione delle caratteristiche, la regolarizzazione e i metodi di ensemble per ottenere prestazioni e generalizzazione ottimali del modello.

Prevenzione dell'overfitting

prevenzione dell'underfitting

tecniche di generalizzazione del modello

Il potere delle tecniche di validazione incrociata

Scoprite l'importanza della convalida incrociata per valutare le prestazioni di un modello su nuovi dati, riducendo i rischi di overfitting e underfitting. Esplorate la convalida incrociata k-fold, la convalida incrociata leave-one-out (LOOCV) e la convalida incrociata stratificata per una solida valutazione del modello.

Tecniche di convalida incrociata

metodi di valutazione dei modelli

strategie di prevenzione dell'overfitting

Metriche chiave per i modelli di classificazione

Esplorate le metriche essenziali di valutazione dei modelli di classificazione - precisione, richiamo e punteggio F1 - per misurare l'accuratezza e l'efficacia del modello. Imparate a trovare il perfetto equilibrio tra precisione e richiamo per ottenere prestazioni ottimali.

Valutazione del modello di classificazione

metriche di precisione e di richiamo

calcolo del punteggio F1

Il tradeoff bias-varianza nell'apprendimento automatico

Esplorare il concetto fondamentale di trade-off bias-varianza nell'apprendimento automatico, comprendendo il suo impatto sulle prestazioni del modello e sulla generalizzazione. Scoprire strategie efficaci come la convalida incrociata, la regolarizzazione e i metodi di ensemble per raggiungere l'equilibrio ottimale per ottenere modelli robusti e affidabili.

Bias-varianza trade-off

prestazioni di apprendimento automatico

tecniche di generalizzazione del modello

Validazione incrociata K-fold nell'apprendimento automatico

Esplorate l'importanza della convalida incrociata K-fold per valutare le prestazioni del modello e la capacità di generalizzazione. Imparate a conoscere il processo di addestramento iterativo, i vantaggi rispetto alla semplice divisione tra addestramento e test e le considerazioni per scegliere il valore ottimale di 'k'.

K-fold Cross-Validation

Valutazione del modello

Capacità di generalizzazione

L'importanza del Feature Engineering

Scoprite l'importanza dell'ingegneria delle caratteristiche nell'apprendimento automatico e il suo ruolo fondamentale nel migliorare le prestazioni dei modelli, ridurre l'overfitting e semplificare l'interpretabilità. Esplorate tecniche ed esempi comuni per padroneggiare l'arte dell'ingegneria delle caratteristiche per ottenere modelli predittivi robusti.

Ingegneria delle caratteristiche

prestazioni dell'apprendimento automatico

prevenzione dell'overfitting

Le più famose vulnerabilità di cybersecurity di tutti i tempi

Esplorate le vulnerabilità di cybersecurity più famose che hanno plasmato la nostra comprensione delle minacce digitali. Scoprite Heartbleed, WannaCry, EternalBlue, SQL Injection, Spectre e Meltdown, evidenziando l'importanza delle misure di sicurezza informatica nel mondo digitale di oggi.

Vulnerabilità della sicurezza informatica

panorama delle minacce digitali

famosi exploit di sicurezza

Comprendere il punteggio BLEU nella PNL: valutazione della qualità della traduzione

Scopri l'importanza del punteggio BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) nell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) e nella traduzione automatica. Scopri come BLEU misura la somiglianza del testo, la sua formula di calcolo, l'interpretazione e il suo ruolo nella valutazione della qualità della traduzione.

Punteggio BLEU

elaborazione del linguaggio naturale

valutazione della traduzione automatica

...

Servizi per le carriere

Dedicati e concentrati su di voi. Vi aiutiamo a capire, sfruttare e mettere in mostra le vostre nuove e potenti competenze attraverso la revisione del curriculum, la pratica dei colloqui e le discussioni sul settore.