Concetti di modelli di apprendimento automatico

Questo libro offre un'esplorazione approfondita dei principi delle tecniche e delle applicazioni dell'apprendimento automatico. Partendo da concetti fondamentali come la preelaborazione dei dati e la valutazione dei modelli il libro tratta sia i modelli di apprendimento supervisionati come la regressione e la classificazione sia argomenti avanzati come l'ensemble learning le reti neurali e il deep learning. Le considerazioni pratiche tra cui la gestione di dati sbilanciati l'ingegnerizzazione delle caratteristiche e la prevenzione delle perdite di dati sono discusse in modo approfondito per aiutare a costruire modelli robusti. Pensata per studenti professionisti e appassionati questa guida fornisce preziose indicazioni e conoscenze pratiche per orientarsi ed eccellere nel campo dell'apprendimento automatico.