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• Modelli ML : regressione logistica, SVM, KNN, Random Forest, XGBoost
• Riduzione della dimensionalità : PCA, LDA
• Apprendimento profondo : CNN, RNN, LSTM, GAN utilizzando TensorFlow/Keras
• Progetti NLP : analisi del sentimento, classificazione del testo, NER, modellazione degli argomenti

Tutto il codice è ben documentato e distribuito tramite Kaggle Notebook, Jupyter Notebook o Google Colab .

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