Una guida pratica per chiunque voglia imparare a implementare soluzioni di apprendimento automatico con Python e SciKit-Learn, una delle più versatili e popolari librerie di Machine Learning.
Il libro inizia con una spiegazione dei fondamenti dell'apprendimento automatico e trova un equilibrio tra i concetti teorici e le loro applicazioni, senza mai scendere nelle complicate logiche matematiche. Ogni capitolo copre un diverso set di algoritmi e mostra come usarli per risolvere problemi tipici con esempi pratici. Alla fine di questo libro sull'apprendimento automatico, avrete imparato come adottare un approccio guidato dai dati per fornire soluzioni di apprendimento automatico end-to-end. Avrete anche scoperto come formulare il problema, preparare i dati necessari e valutare e implementare i modelli.

Cosa Imparerai

Python e le librerie per la manipolazione dei dati
Gestire un progetto di apprendimento automatico
Apprendimento supervisionato e non supervisionato
Riduzione della dimensionalità e tecniche ensemble
Reti Neurali e apprendimento semi-supervisionato