Una introduzione all’apprendimento statistico: un libro da scaricare… e studiare

Siamo stati informati  che è stata pubblicata una versione Python di “An Introduction to Statistical Learning”, uno dei migliori libri introduttivi all’apprendimento statistico.

Il libro è stato rilasciato questa estate ed è disponibile gratuitamente all’indirizzo https://www.statlearning.com/.

Il libro è stato scritto per coloro che desiderano comprendere i dati e le tecniche di apprendimento automatico. Esso copre molti degli approcci più importanti in questo campo, tra cui la regressione lineare, la classificazione, i metodi di campionamento, i metodi di albero, le macchine a vettori di supporto, l’apprendimento profondo, l’analisi di sopravvivenza, il clustering e i test multipli.

Il sito web è ben organizzato e facile da navigare. Oltre al libro, è possibile trovare molte risorse utili, tra cui esercizi, laboratori e soluzioni.

Perché è importante conoscere la statistica e l’apprendimento automatico?

Queste competenze sono sempre più richieste in molti campi, tra cui la finanza e la gestione del rischio. Infatti, la conoscenza del mondo dell’intelligenza artificiale può aiutare i futuri Risk Analyst a comprendere meglio i dati e a prendere decisioni più informate.Siamo entusiasti di questa nuova risorsa e speriamo che possa essere utile a tutti coloro che desiderano approfondire la loro conoscenza della statistica e dell’apprendimento automatico.Il libro “An Introduction to Statistical Learning” è diviso in dieci capitoli, che coprono i seguenti argomenti:

  1. Introduzione alla statistica e all’apprendimento automatico
  2. Concetti fondamentali di Statistical Learning
  3. Regressione lineare semplice e multipla
  4. Classificazione
  5. Metodi di campionamento
  6. Selezione e regolarizzazione dei modelli lineari
  7. Muoversi oltre la linearità
  8. Metodi di albero
  9. Macchine a vettori di supporto
  10. Apprendimento profondo
  11. Analisi di sopravvivenza e analisi di tempo
  12. Apprendimento senza supervisione
  13. Test multipli

Il libro è scritto in modo chiaro e accessibile, con molti esempi e spiegazioni dettagliate.

È adatto sia per gli studenti che per i professionisti che desiderano approfondire la loro conoscenza della statistica e dell’apprendimento automatico.Inoltre, la conoscenza del mondo dell’intelligenza artificiale può aiutare i futuri Risk Analyst a comprendere meglio i dati e a prendere decisioni più informate. Infatti, la gestione del rischio richiede la capacità di analizzare grandi quantità di dati e di identificare i rischi potenziali. La conoscenza della statistica e dell’apprendimento automatico può aiutare i Risk Analyst a sviluppare modelli predittivi e a identificare i fattori di rischio chiave.In sintesi, la pubblicazione di “An Introduction to Statistical Learning” in versione Python è una grande risorsa per tutti coloro che desiderano approfondire la loro conoscenza della statistica e dell’apprendimento automatico.

La conoscenza di questi argomenti può essere utile in molti campi, tra cui la finanza e la gestione del rischio.

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