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Machine Learning spiegato in modo facile
Guida illustrata per programmatori curiosi
- 496 pagine
- Italian
- ePUB (disponibile su mobile)
- Disponibile su iOS e Android
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Informazioni su questo libro
Il machine learning permette di insegnare ai computer come analizzare grandi quantità di dati, apprendere in autonomia e generare conoscenza. Gli algoritmi di machine learning sono quindi fondamentali per i sistemi di raccomandazione, i software di riconoscimento di visi e immagini, gli assistenti vocali, le auto a guida autonoma e in generale tutte le applicazioni che utilizzano intelligenze artificiali.
Attraverso spiegazioni chiare, diagrammi, esempi ed esercizi, questa guida illustrata aiuta a capire come funzionano il machine learning e le AI senza dover faticare su migliaia di pagine di teoria. Per iniziare basta una buona conoscenza della matematica studiata a scuola e dei concetti base di programmazione.
Una lettura per programmatori alle prime armi, studenti, appassionati di informatica che vogliono apprendere i meccanismi, i segreti e la potenza del machine learning e delle applicazioni di intelligenza artificiale.
Scelto da 375,005 studenti
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Informazioni
Indice dei contenuti
- Prefazione
- Premessa
- Introduzione
- Capitolo 1 - Il machine learning: buon senso applicato da un computer
- Capitolo 2 - I vari tipi di machine learning
- Capitolo 3 - Trovare una linea più vicina ai punti con la regressione lineare
- Capitolo 4 - Ottimizzare l’addestramento: underfitting, overfitting, test e regolarizzazione
- Capitolo 5 - Trovare linee per suddividere i punti con l’algoritmo perceptron
- Capitolo 6 - Approccio continuo alla suddivisione dei punti con i classificatori logistici
- Capitolo 7 - Valutare i modelli di classificazione con l’accuratezza e altre metriche
- Capitolo 8 - Applicare le probabilità con il modello naive Bayes
- Capitolo 9 - Suddividere i dati ponendo domande con gli alberi decisionali
- Capitolo 10 - Combinare più elementi con le reti neurali
- Capitolo 11 - Trovare i confini con le macchine a vettori di supporto e il metodo kernel
- Capitolo 12 - Ensemble learning: combinare più modelli per massimizzare i risultati
- Capitolo 13 - Esempio pratico di ingegneria dei dati e machine learning
- Appendice A - Soluzioni degli esercizi
- Appendice B - I calcoli per la discesa del gradiente
- Appendice C - Riferimenti
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