Università di Napoli Federico II
Machine Learning e Data Mining in R
Università di Napoli Federico II

Machine Learning e Data Mining in R

This course is part of Data Science con Python e R Specialization

Taught in Italian

Antonio Lepore
Biagio Palumbo
Carlo Sansone

Instructors: Antonio Lepore

Included with Coursera Plus

Course

Gain insight into a topic and learn the fundamentals

Intermediate level

Recommended experience

30 hours (approximately)
Flexible schedule
Learn at your own pace

What you'll learn

  • Importare, manipolare e visualizzare dati mediante R e i pacchetti inclusi in tidyverse come dplyr e ggplot2

  • Riconoscere e risolvere in R, mediante i pacchetti aggiuntivi leaps, glmnet, pls, problemi di apprendimento supervisionato e non supervisionato

  • Comprendere le differenze tra reti neurali artificiali di tipo shallow e deep

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Assessments

12 quizzes

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  • Gain a foundational understanding of a subject or tool
  • Develop job-relevant skills with hands-on projects
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There are 4 modules in this course

In questa week, ti introdurrò al linguaggio R: avrai una panoramica sulle strutture dati in R, su data wrangling e visualization. Imparerai ad usare i principali pacchetti R, tra cui i famosi dplyr e ggplot2, inclusi in tidyverse. Quando necessario, ti verranno fornite nozioni teoriche di base necessarie per una maggiore comprensione dei concetti implementati in R nei successivi moduli.

What's included

10 videos6 readings4 quizzes7 ungraded labs

In questa week, dopo aver introdotto la differenza tra metodi di apprendimento automatico (machine learning) supervisionato e non supervisionato, ti verranno illustrate le principali tecniche multivariate di esplorazione dei dati mediante R e i principali metodi di apprendimento automatico non supervisionato, come l'analisi dei gruppi (clustering) e l'analisi delle componenti principali (PCA).

What's included

6 videos1 reading4 quizzes9 ungraded labs

In questa week, approfondirai gli elementi di apprendimento automatico (machine learning) supervisionato. Imparerai ad applicare tecniche di predizione numerica a partire dai modelli lineari di regressione semplice e multipla. Ti sensibilizzerò verso i tipici problemi derivanti dall'applicazione della regressione lineare multipla a data set reali e le più comuni soluzioni attraverso la selezioni degli attributi e la regolarizzazione. Inoltre, ti verranno forniti strumenti pratici per la valutazione della capacità descrittiva (in-sample) e predittiva (out-of-sample) di un metodo di machine learning supervisionato e per la selezione del modello interpretativo migliore.

What's included

9 videos1 reading3 quizzes7 ungraded labs

In questa week ti introdurrò allo studio delle Reti Neurali Artificiali: partirai dal singolo percettrone, che è in grado di risolvere solo problemi di classificazione linearmente separabili, e, passando per il percettrone multilivello, che è in grado di risolvere problemi di classificazione e predizione numerica anche non linearmente separabili, arriverai alla "rivoluzione" del Deep Learning. Vedrai anche come è possibile utilizzare il Knowledge Transfer per addestrare le reti deep.

What's included

4 videos8 readings1 quiz

Instructors

Antonio Lepore
Università di Napoli Federico II
1 Course716 learners

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