Fondamenti di Machine Learning

Introduce i principi e gli algoritmi del machine learning supervisionato e non supervisionato. Tratta regressione, classificazione, clustering, alberi decisionali, reti neurali, valutazione dei modelli e tecniche di regolarizzazione. Fornisce competenze teoriche e pratiche per progettare, addestrare e validare sistemi di apprendimento automatico applicati a problemi reali.