Introduzione

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Questo corso si compone di due parti:

  • Introduzione alle foreste decisionali, che è il corso che stai visualizzando.
  • Advanced Decision Forests, che verrà rilasciato più avanti nel 2022.

Questo corso introduce gli albero delle decisioni e le bosco decisionale.

Le foreste decisionale sono una famiglia di modelli e algoritmi di machine learning supervisionati per l'apprendimento. Forniscono i seguenti vantaggi:

  • Sono più facili da configurare rispetto alle reti neurali. Le foreste decisionale hanno meno iperparametri; inoltre, gli iperparametri nelle foreste decidabili forniscono buoni valori predefiniti.
  • Gestiscino in modo nativo funzionalità numeriche, categoriche e mancanti. Ciò significa che puoi scrivere molto meno codice di pre-elaborazione rispetto a quando utilizzi una rete neurale, risparmiando tempo e riducendo le fonti di errore.
  • Spesso offrono buoni risultati pronti all'uso, sono affidabili per dati rumorosi e hanno proprietà interpretabili.
  • Deduceno e addestrano i set di dati su piccoli set di dati (<1 milioni di esempi) molto più velocemente rispetto alle reti neurali.

Le foreste decisionali producono ottimi risultati nelle competizioni di machine learning e sono ampiamente utilizzate in molte attività industriali. Le foreste decisionale sono pratiche, efficienti e interpretabili. Puoi utilizzare le foreste decisionale per molte attività di apprendimento supervisionato, tra cui:

Il materiale di questo corso è generico per le foreste decisionale e indipendente da qualsiasi libreria specifica. Tuttavia, le caselle arancioni come questa contengono esempi di codice che utilizzano la libreria Decision Forest di TensorFlow (TF-DF). Sebbene siano specifici per TF-DF, tali esempi sono spesso facilmente convertibili in altre librerie di decisioni su foreste.

Prerequisiti

Questo corso presuppone che tu abbia completato i seguenti corsi o che abbia conoscenze equivalenti:

Buon apprendimento!