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Analisi dei dati, preparazione dei dati, visualizzazione dei dati ed esplorazione dei dati.
Apprendimento automatico, apprendimento supervisionato e non supervisionato, miglioramento dei modelli di ML, Naive Bayes, SVM, Foreste casuali, pipeline di ML e classificazione.
Reti neurali (implementazione, risoluzione dei problemi)
Codifica del testo per NLP, reti neurali ricorrenti (RNN), LSTM, meccanismi di attenzione, modello di trasformazione e costruzione di chatbot.
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La scienza dei dati è stata una delle carriere più prestigiose degli ultimi anni. Implica la gestione dei dati, la loro pulizia, la loro valutazione e lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico per prevedere i risultati degli eventi. In questo capitolo tratteremo le basi della scienza dei dati per prepararti a iniziare il tuo percorso di apprendimento.
Community di apprendimento
9.9/10
Punteggio netto di promozione*
5/5
Conoscenza dell'insegnante*
5/5
Rilevanza del settore*
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