Farò l'apprendimento automatico in Python

I metodi di Machine Learning vengono usati per far imparare il sistema, utilizzando tecniche come l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, che si suddividono ulteriormente in metodi come classificazione, regressione e clustering. Questa scelta di metodi dipende completamente dal tipo di dataset disponibile per addestrare il modello, che può essere etichettato, non etichettato o di grandi dimensioni. Ci sono diverse applicazioni (come classificazione delle immagini, analisi predittiva, rilevamento dello spam) che utilizzano questi diversi metodi di machine learning. Finora, Python offre i migliori pacchetti per implementare e creare algoritmi di ML. Ho vasta esperienza nella creazione e implementazione di ML e utilizzerò Jupyter notebook o PyCharm per aiutare nella modellazione ML. Alcuni dei metodi che impiego durante la modellazione ML includono

1. Regressione, ad esempio ridge regression, SVR, regressione logistica, regressione lineare
2. Metodi basati su istanze, ad esempio KNN e Learning vector quantization
3. Classificatori, ad esempio classificatori probabilistici, alberi decisionali, Naive Bayes, ecc.

Alcune delle librerie più comuni che uso in Python sono

• Keras
• Pytorch
• Tensorflow
• Numpy
• Pandas
• Scikit-learn
• Spark