Università di Napoli Federico II
Machine Learning e Data Mining in R

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Università di Napoli Federico II

Machine Learning e Data Mining in R

Antonio Lepore
Biagio Palumbo
Carlo Sansone

Instructeurs : Antonio Lepore

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

30 heures pour terminer
3 semaines à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Importare, manipolare e visualizzare dati mediante R e i pacchetti inclusi in tidyverse come dplyr e ggplot2

  • Riconoscere e risolvere in R, mediante i pacchetti aggiuntivi leaps, glmnet, pls, problemi di apprendimento supervisionato e non supervisionato

  • Comprendere le differenze tra reti neurali artificiali di tipo shallow e deep

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Pacchetti R: dplyr ggplot2 laps glmnet pls
  • Catégorie : Reti neurali artificiali di tipo shallow e deep
  • Catégorie : Apprendimento supervisionato e non supervisionato

Détails à connaître

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12 devoirs

Enseigné en Italien

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Science con Python e R
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Il y a 4 modules dans ce cours

In questa week, ti introdurrò al linguaggio R: avrai una panoramica sulle strutture dati in R, su data wrangling e visualization. Imparerai ad usare i principali pacchetti R, tra cui i famosi dplyr e ggplot2, inclusi in tidyverse. Quando necessario, ti verranno fornite nozioni teoriche di base necessarie per una maggiore comprensione dei concetti implementati in R nei successivi moduli.

Inclus

10 vidéos6 lectures4 devoirs7 laboratoires non notés

In questa week, dopo aver introdotto la differenza tra metodi di apprendimento automatico (machine learning) supervisionato e non supervisionato, ti verranno illustrate le principali tecniche multivariate di esplorazione dei dati mediante R e i principali metodi di apprendimento automatico non supervisionato, come l'analisi dei gruppi (clustering) e l'analisi delle componenti principali (PCA).

Inclus

6 vidéos1 lecture4 devoirs9 laboratoires non notés

In questa week, approfondirai gli elementi di apprendimento automatico (machine learning) supervisionato. Imparerai ad applicare tecniche di predizione numerica a partire dai modelli lineari di regressione semplice e multipla. Ti sensibilizzerò verso i tipici problemi derivanti dall'applicazione della regressione lineare multipla a data set reali e le più comuni soluzioni attraverso la selezioni degli attributi e la regolarizzazione. Inoltre, ti verranno forniti strumenti pratici per la valutazione della capacità descrittiva (in-sample) e predittiva (out-of-sample) di un metodo di machine learning supervisionato e per la selezione del modello interpretativo migliore.

Inclus

9 vidéos1 lecture3 devoirs7 laboratoires non notés

In questa week ti introdurrò allo studio delle Reti Neurali Artificiali: partirai dal singolo percettrone, che è in grado di risolvere solo problemi di classificazione linearmente separabili, e, passando per il percettrone multilivello, che è in grado di risolvere problemi di classificazione e predizione numerica anche non linearmente separabili, arriverai alla "rivoluzione" del Deep Learning. Vedrai anche come è possibile utilizzare il Knowledge Transfer per addestrare le reti deep.

Inclus

4 vidéos8 lectures1 devoir

Instructeurs

Antonio Lepore
Università di Napoli Federico II
1 Cours759 apprenants

Offert par

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