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Una delle attività più comuni eseguite da data scientist e analisti è la previsione e l'apprendimento automatico. Questo corso tratterà i componenti di base della creazione e dell'applicazione di funzioni di previsione con un'enfasi sulle applicazioni pratiche. Il corso fornirà una base di base su concetti come set di addestramento e test, overfitting e tassi di errore. Il corso introdurrà anche una gamma di metodi di apprendimento automatico algoritmici e basati su modelli, tra cui regressione, alberi di classificazione, Naive Bayes e foreste casuali. Il corso coprirà l'intero processo di creazione di funzionalità di previsione, inclusa la raccolta di dati, la creazione di funzionalità, gli algoritmi e la valutazione.
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Professore Associato, Biostatistica
Bloomberg School of Public Health
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