📄 1. Introduzione al modulo: Sentiment Analysis e Machine Learning.mp4(97,95MB)
📄 2. Esempio stocktwist.pdf(151,37KB)
📄 3. Webinar introduttivo Machine Learning.mp4(278,38MB)
📄 4. Esempio Sklearn classification.pdf(202,21KB)
📄 5. Webinar – Machine Learning termini tecnici.mp4(56,61MB)
📄 6. Glossario base Machine Learning.pdf(152,18KB)
📄 7. Webinar – Machine Learning esempio pratico.mp4(208,23MB)
📄 8. Esempio Sklearn classification con vini.pdf(174,08KB)
📄 9. Glossario valutazione Machine Learning.pdf(269,12KB)
📄 10. Esempio lettura metriche Underfitting e Overfitting.pdf(399,84KB)
📄 11. NLP – Analisi linguistiche e dataset.mp4(30,95MB)
📄 12. NLP – Introduzione alla libreria nltk.mp4(26,49MB)
📄 13. NLP – Analisi lessicale.mp4(17,40MB)
📄 14. NLP – Analisi Grammaticale.mp4(20,94MB)
📄 15. Glossario analisi linguistica.pdf(147,27KB)
📄 16. NLP – Esempio funzionalità base.pdf(169,91KB)
📄 17. NLP – Esempio reale di una Sentiment Analysis.mp4(125,39MB)
📄 18. NLP – Esempio reale con nltk.pdf(314,08KB)
📄 19. Metriche in pillole – matrice di confusione.mp4(56,69MB)
📄 20. Esempio metriche – matrice di confusione.pdf(202,14KB)
📄 21. Webinar Q&A NLP – Sentiment Analysis.mp4(184,48MB)
📄 22. Webinar Q&A NLP – Sentiment Analysis sommario.pdf(134,94KB)
📄 23. NLP – Bag of words con la conta.mp4(36,64MB)
📄 24. NLP – Bag of words con la frequenza.mp4(38,35MB)
📄 25. NLP – Word embedding con gensim.mp4(53,43MB)
📄 26. NLP – Word embedding con word2vec.mp4(64,01MB)
📄 27. Glossario sui vettori.pdf(146,37KB)
📄 28. Esempi con i vettori.pdf(480,75KB)
📄 29. Webinar – Esempio Sentiment Analysis con valutazione parametri.mp4(201,92MB)
📄 29. Webinar – Esempio Sentiment Analysis con valutazione parametri.pdf(115,50KB)
📄 30. Webinar – Esempio con sklearn.pdf(312,52KB)
📄 31. Metriche in pillole – accuratezza.mp4(47,11MB)
📄 32. Esempio metriche – accuratezza.pdf(200,32KB)
📄 33. Metriche in pillole – precisione.mp4(39,02MB)
📄 34. Esempio metriche – precisione.pdf(194,48KB)
📄 35. Metriche in pillole – richiamo.mp4(33,54MB)
📄 36. Esempio metriche – richiamo.pdf(194,70KB)
📄 37. Metriche in pillole – F-Score.mp4(19,01MB)
📄 38. Esempio metriche – F-score.pdf(189,87KB)
📄 39. Metriche in pillole – MCC.mp4(19,26MB)
📄 40. Esempio metriche – MCC.pdf(195,44KB)
📄 41. Metriche in pillole – ROC AUC.mp4(26,68MB)
📄 42. Esempio metriche – ROC AUC.pdf(222,34KB)
📄 43. ML pipeline con sklearn.mp4(56,57MB)
📄 44. Esempio pipeline con sklearn.pdf(173,40KB)
📄 45. ML – tuning con sklearn.mp4(79,03MB)
📄 46. ML – valutazione del tuning con sklearn.mp4(40,60MB)
📄 47. Esempio tuning con sklearn.pdf(275,68KB)
📄 48. Webinar – Dal Sentiment Analysis al segnale.mp4(222,92MB)
📄 49. Esempio Sentiment Analysis su commenti Stocktwist.pdf(542,91KB)
📄 50. Import dei dati da stocktwits.mp4(114,85MB)
📄 51. Esempio import dei twits.pdf(207,63KB)
📄 52. Introduzione alla sezione degli Esercizi.mp4(9,47MB)
📄 53. Introduzione alla sezione degli Esercizi sommario.pdf(136,77KB)
📄 54. Esercizio di pulizia dei twits.mp4(68,59MB)
📄 55. Esercizio pratico pulizia dei twits.pdf(183,86KB)
📄 56. Esercizio di pulizia dei twits per preparazione feature.mp4(56,11MB)
📄 57. Esercizio – pulizia dei twits e preparazione feature.pdf(199,50KB)
📄 58. Esercizio di pulizia dei twits per preparazione vettori.mp4(92,83MB)
📄 59. [CODICE] Esercizio di pulizia dei twits per preparazione vettori.pdf(249,79KB)
📄 60. Introduzione alla sezione sui termini tecnici.mp4(5,17MB)
📄 61. Termini in pillole – variabili.mp4(18,94MB)
📄 62. Termini in pillole – supervised e non solo.mp4(29,38MB)
📄 63. Termini in pillole – reinforcement.mp4(25,32MB)
📄 64. Termini in pillole – overfitting e underfitting – bias variance tradeoff.mp4(27,48MB)
📄 65. Termini in pillole – overfitting e underfitting – regularization.mp4(37,84MB)
📄 66. Termini in pillole – ensemble.mp4(37,33MB)
📄 67. Ripasso e approfondimento sui termini tecnici in ML.pdf(168,84KB)
