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Corsi e Progetti

Recognizing Handwritten Digits

In this project, our primary objective will be to delve into the identification of handwritten digits through the application of machine learning algorithms. This endeavor aims to harness the power of machine learning to effectively interpret and understand handwritten digits, showcasing the potential of these algorithms in processing and analyzing complex visual information.

Introduction to Neural Networks

Neural networks are powerful algorithms inspired by the structure of the human brain that are used to solve complex machine learning problems. You will build your own Neural Network from scratch to understand how it works. After this course, you will be able to create neural networks for solving classification and regression problems using the scikit-learn library.

Identifying Fake News

In this project, we are going to classify news and identify the fake ones.

Introduzione al ML con Scikit-Learn

Il machine learning è ormai utilizzato ovunque. Vuoi impararlo anche tu? Questo corso è un'introduzione al mondo del machine learning per apprendere i concetti di base, lavorare con Scikit-learn – la libreria più popolare per ML – e realizzare il tuo primo progetto di machine learning. Questo corso è rivolto a studenti con conoscenze di base di Python, Pandas e Numpy.

Association Rule Mining

The Association Rule Mining course offers a comprehensive exploration of the principles and methodologies behind uncovering meaningful associations in large datasets. From understanding the fundamental measures like support, confidence, and lift to employing advanced algorithms such as Apriori and FP-Growth, you will develop the skills necessary to extract valuable insights from transactional data. Through practical applications in diverse domains like retail, healthcare, and finance, participants learn to drive data-driven decision-making, optimize business processes, and uncover hidden opportunities for growth and innovation.

Introduction to NLP

Explore the fundamentals of Natural Language Processing (NLP) by learning essential text preprocessing techniques and methods for representing text data. Gain practical experience with the tools used to clean, analyze, and interpret textual information. Develop the skills needed to transform raw language into structured insights, laying a strong foundation for advanced applications in artificial intelligence and machine learning.

Image Synthesis Through Generative Networks

Discover the artistry behind image generation using generative networks in our course. From theory to practice, delve into the world of generative networks, unlocking the secrets to crafting captivating images from data.

Classification with Python

In machine learning, classification is used in predictive modeling to assign input data with a class label. Sounds difficult? Don't worry! Let's cope with this! Welcome to the ML!

Analisi dei Cluster

Acquisisci una solida comprensione dell'analisi dei cluster, una tecnica chiave di apprendimento non supervisionato per individuare schemi in dati non etichettati. Esplora i fondamenti di K-Means, Clustering Gerarchico, DBSCAN e GMM, e ottieni esperienza pratica con dataset reali per rafforzare la fiducia nell'applicazione del clustering a problemi concreti.

Data Anomaly Detection

Anomaly detection is integral to any data scientist's work: high-quality, cleaned, and well-prepared data is the key to success for almost any machine learning problem.

Ensemble Learning

Ensemble Learning is an advanced machine learning technique that combines multiple models to improve overall predictive performance and decision-making when solving real-life tasks.

Introduzione agli RNN

Padroneggia le reti neurali ricorrenti e le loro varianti avanzate come LSTM e GRU utilizzando PyTorch. Acquisisci esperienza pratica nell'elaborazione di dati sequenziali per applicazioni concrete. Applica questi potenti modelli per affrontare sfide reali nella previsione di serie temporali e in vari compiti di Natural language processing.

Logistic Regression Mastering

In this project, we are going to understand the career tracks of Data Scientists.

Logistic Regression Mastering

Logistic regression is a statistical method for analyzing a dataset in which there are one or more independent variables that determine an outcome. In this project, we will leverage logistic regression to classify data into two distinct categories. The process will involve data preprocessing, model training, evaluation, and tuning to achieve optimal performance.

Building a Book Recommendation System with Collaborative Filtering

Learn to build and evaluate a collaborative filtering recommender system using real-world user ratings data for personalized book recommendations.

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