Machine Learning Models - Fondamenti

Analisi Dati

in

Hard Skill

Questo set di domande si addice a chi avrà responsabilità di gestire un progetto di Machine Learning. Le domande, a risposta multipla, esplorano le principali aree di conoscenza sulle metriche di valutazione e confronto di modelli, fino alla conoscenza generica dei principali modelli predittivi. Sono adatte a persone con una seniority più elevata nell’ambito del ML, a livello di sviluppo di un modello.

Argomenti trattati

  1. Principali metriche per valutare un modello di Machine Learning
  2. Applicazione di differenti tipi di modelli di Machine Learning
  3. Tecniche o situazioni fondamentali per poter lavorare e sviluppare un modello di Machine Learning
Bio dell'autore

Sidi Mohamed El Alaoui: Laureato in Scienze Statistiche. Data Analytics Manager con 5 anni di esperienza nel settore dati in Sorint.tek, con precedenti esperienze in RGI Group e Accenture. Ha acquisito un background tecnico in ambito Big Data Analytics sia in ambito Data Science che Business Intelligence. Da 3 anni gestisce diversi progetti che vertono su vari stack tecnologici, su importanti realtà a livello di business.

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