Interrogare l’intelligenza artificiale: strumenti e tecniche
GratuitoCentro Studio e Lavoro "La Cremeria"
Dal 27 ottobre 202620 ore
Algoritmi di Machine Learning
Algoritmi di Machine Learning
In breve
Algoritmi di Machine Learning è il corso per apprendere tutti algoritmi di Machine Learning con Python. Corso Completo Teoria + Esercitazioni
Formazione non è responsabile del corso. Il provider è il solo responsabile dell’iscrizione e dell’erogazione del corso. I dati sono basati su dati pubblici e potrebbero essere imprecisi o non aggiornati: verificali con il provider.
In sintesi
Il corso introduce gli algoritmi di machine learning implementati in Python, partendo dalle basi dell'apprendimento supervisionato e arrivando a clustering, riduzione della dimensionalità, classificatori come Naive Bayes, KNN e SVM, alberi decisionali con metodi di ensemble, fino alle metriche per valutare i modelli. È pensato sia per chi parte da zero sia per chi ha già familiarità con la programmazione e vuole un percorso intensivo. Chi lavora con dati, analisi statistica o sviluppo software e vuole passare dalla teoria alla pratica trova qui un metodo concreto per costruire e confrontare modelli. Alla fine si ottiene un certificato di completamento e si consolidano competenze su Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn e visualizzazione dei dati.
Programma
La piattaforma risulta essere gradevole e facilmente navigabile. I contenuti sono ben spiegati e all'occorrenza è possibile contattare i docenti per dubbi o spiegazioni supplementari. Nel complesso è lo strumento...
A chi è rivolto
Testo di Data Masters
BEGINNER
Desideri immergerti nel mondo del Machine Learning partendo da zero per acquisire una comprensione solida degli algoritmi essenziali e imparare a implementarli con successo.
PROFESSIONISTA IT
Hai già una base di programmazione e cerchi un corso intensivo che ti permetta di padroneggiare il Machine Learning per mantenerti al passo con l’innovazione tecnologica.
DATA ANALYST
Hai esperienza con l’analisi di dati e vuoi ampliare le tue competenze con la conoscenza del Machine Learning per poter applicare tecniche avanzate di analisi, come la clusterizzazione e la riduzione della dimensionalità.
DATA SCIENTIST
Stai cercando un corso che ti fornisca una formazione completa, dall’apprendimento supervisionato e non supervisionato, passando per gli algoritmi di classificazione, fino alla valutazione delle prestazioni.
Obiettivi
Testo di Data Masters
Tecniche fondamentali
Imparerai le basi dell'apprendimento supervisionato, del clustering (k-means, db-scan) e della riduzione della dimensionalità (PCA, t-SNE).
Modelli e algoritmi
Sarai in grado di utilizzare modelli come Naive Bayes, KNN, SVM, Random Forest e Gradient Boosting.
Metodologie avanzate
Saprai selezionare le caratteristiche rilevanti e valutare le prestazioni dei tuoi modelli di machine learning.
Requisiti di ammissione
Skill su Python, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Data visualization
Esame di certificazione
Esame finale
Certificazione finale
Certificato di completamento
Scheda del corso
- Modalità
- Online
- Durata
- 21 ore
- Quota di partecipazione
- 297 €
- Ente organizzatore
- Data Masters
- Lingua
- Italiano
Domande frequenti
Quali sono i fondamenti del machine learning?
I fondamenti del machine learning includono una varietà di concetti matematici, statistici e di programmazione. In particolare, il machine learning si basa su:
Algebra lineare, che fornisce gli strumenti per operare con vettori e matrici, fondamentali per la gestione dei dataset
Calcolo statistico, essenziale per comprendere come i dati possono essere analizzati e interpretati, facilitando la comprensione dei pattern e la realizzazione di previsioni.
Probabilità, che aiuta a gestire l’incertezza e a modellare fenomeni complessi nel mondo reale.
Ottimizzazione, poiché molti algoritmi di machine learning cercano di minimizzare o massimizzare una funzione, come la funzione di perdita o di costo, per migliorare l’accuratezza delle previsioni.
Teoria dell’informazione, per misurare la quantità di informazione in previsioni e modelli.
Programmazione, tipicamente in linguaggi come Python, che è ampiamente utilizzato per la sua sintassi chiara e le sue potenti librerie dedicate al ML.
Quali sono gli algoritmi fondamentali di machine learning?
Gli algoritmi fondamentali di machine learning possono essere categorizzati in base al tipo di apprendimento che supportano, come:
Supervisionato: Regressione lineare, regressione logistica, support vector machines (SVM), alberi decisionali e reti neurali.
Non supervisionato: Clustering come k-means e algoritmi di riduzione della dimensionalità come PCA (Principal Component Analysis).
Apprendimento per rinforzo: Q-learning e policy gradient methods.
Cosa fa un algoritmo di clustering?
Un algoritmo di clustering raggruppa un insieme di oggetti in modo che gli oggetti nello stesso gruppo (cluster) siano più simili tra loro rispetto a quelli di gruppi diversi. È ampiamente utilizzato in analisi dei dati per scoprire strutture nascoste, categorizzare dati e identificare dati anomali.
Come fa un algoritmo di machine learning a fare analisi predittive?
Gli algoritmi di analisi predittiva lavorano costruendo un modello matematico che apprende dai dati storici. Una volta addestrato su questi dati, l’algoritmo può usare l’esperienza acquisita per fare previsioni su dati nuovi. Tipicamente, questi algoritmi elaborano i dati di input attraverso un modello che include variabili e parametri e utilizza tecniche come la regressione, alberi decisionali, o reti neurali per generare una stima dell’output desiderato.
