Sistemi di Raccomandazione con Matrix Factorization
Dalla teoria alla pratica: scopri come funzionano i sistemi di raccomandazione, implementa un modello con Python e ottimizza le tue previsioni con la Matrix Factorization
Machine Learning
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Introduzione ai sistemi di raccomandazione content-based
Scopri come i Content-Based Recommendation Systems utilizzano i tuoi gusti passati per suggerire nuovi contenuti attinenti alle tue preferenze
Confronto tra modelli per l'analisi delle serie temporali storiche economiche
Confronto tra alcuni algoritmi importanti di analisi delle serie temporali, come ARIMA, Prophet e LSTM
Introduzione agli autoencoder
Gli autoencoder sono modelli di machine learning che comprimono e ricostruiscono i dati originari, permettendo di estrarre rappresentazioni significative. Nel contesto creativo, possono generare nuovi contenuti, come immagini e musica, partendo da dati esistenti.
Come integrare apprendimento supervisionato e non supervisionato nel Machine Learning
Approfondisci come l'integrazione di tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato può ottimizzare i modelli di machine learning, migliorando l'accuratezza predittiva e l'interpretabilità dei dati
Introduzione al Reinforcement Learning
Scopri come funziona il Reinforcement Learning in questa guida pratica, che ti introdurrà ai concetti di base e agli algoritmi principali come Q-Learning e SARSA
Dati sintetici: superare le limitazioni dei dataset reali nel machine learning
Scopri come i dati sintetici possono superare le limitazioni dei dataset reali e potenziare i tuoi modelli di machine learning
Guida alla gestione dei dati mancanti nella data science
Scopri come identificare e gestire efficacemente i dati mancanti nei progetti di data science e machine learning per migliorare l'accuratezza dei tuoi modelli
Guida alle architetture delle reti neurali convolutive più famose
Scopri come funzionano AlexNet, VGG, ResNet, Inception ed EfficientNet, le architetture che hanno rivoluzionato il deep learning