Python, NumPy, Pandas, scikit-learn: dal codice al modello
Scaler, imputer, encoder, modello: quattro oggetti, quattro fit, mille occasioni per sbagliare. Una Pipeline li incatena in un unico stimatore…
Il tuo modello ha un punteggio deludente: serve più dati, un modello più potente o più regolarizzazione? Tirare a indovinare…
Provare gli iperparametri a mano è come cercare le chiavi al buio: lento e senza garanzie. Grid search e random…
Hai passato un pomeriggio a provare modelli a mano? L'AutoML automatizza la scelta del modello e degli iperparametri dentro un…
Il tuo dataset ha decine di colonne, ma quante servono davvero? La feature selection separa le colonne che informano da…
La discesa del gradiente vuole una funzione derivabile e liscia. Ma se il tuo problema è una scatola nera piena…
Il perceptron di Rosenblatt e l'Adaline sono i nonni di ogni rete neurale. Li costruiamo da zero in NumPy, riga…
Come fa una piattaforma a consigliarti il film giusto senza sapere nulla di cinema? Costruiamo un recommender system da zero…
Come fa un programma a capire se una recensione è entusiasta o furiosa? In questo tutorial costruiamo un classificatore di…
Un progetto completo di machine learning sull'audio: sintetizziamo tre strumenti con NumPy, estraiamo le feature MFCC con librosa e addestriamo…
