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Il corso copre le tecniche fondamentali di apprendimento supervisionato, algoritmi di clustering come k-means e db-scan e tecniche di riduzione della dimensionalità come PCA e t-SNE.
Include modelli di classificazione probabilistica (Naive Bayes), algoritmi (KNN, SVM) e modelli di ensemble (Random Forest, Gradient Boosting) offrendo una formazione completa per diventare esperti di machine learning.
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