Sistemi di Raccomandazione con Matrix Factorization
Dalla teoria alla pratica: scopri come funzionano i sistemi di raccomandazione, implementa un modello con Python e ottimizza le tue previsioni con la Matrix Factorization
Andrea Perri
5 post
Confronto tra modelli per l'analisi delle serie temporali storiche economiche
Confronto tra alcuni algoritmi importanti di analisi delle serie temporali, come ARIMA, Prophet e LSTM
Come integrare apprendimento supervisionato e non supervisionato nel Machine Learning
Approfondisci come l'integrazione di tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato può ottimizzare i modelli di machine learning, migliorando l'accuratezza predittiva e l'interpretabilità dei dati
Dati sintetici: superare le limitazioni dei dataset reali nel machine learning
Scopri come i dati sintetici possono superare le limitazioni dei dataset reali e potenziare i tuoi modelli di machine learning
Guida alla gestione dei dati mancanti nella data science
Scopri come identificare e gestire efficacemente i dati mancanti nei progetti di data science e machine learning per migliorare l'accuratezza dei tuoi modelli