Fondamentali

Come impostare un ambiente di sviluppo per il machine learning

Come installare, attivare e usare un ambiente virtuale nel data science

Cos'è il Machine Learning: come spiego il concetto ad un neofita

Cosa è l'apprendimento automatico, esempi di applicazioni e cosa fare per lavorare nel campo

Introduzione alle reti neurali - pesi, bias e attivazione

Come apprende una rete neurale attraverso a pesi, bias e funzione d'attivazione

Convertire testi in tensori per il Deep Learning

Pipeline di preparazione dei dati testuali per il deep learning

Perché il tuo progetto di machine learning potrebbe fallire

Minacce e sfide che potrebbero influenzare l'esito del tuo progetto e il rapporto con il cliente

6 linee guida per addestrare correttamente il tuo modello

Un elenco di azioni da seguire per un corretto addestramento del tuo modello

Come funziona un modello di autocorrezione?

Logica di un algoritmo di autocorrezione

Come strutturare un progetto di machine learning

Boilerplate per la struttura di un progetto di data science