Corsi di Apprendimento Automatico
Scopri come insegnare ai computer ad apprendere. Questi corsi coprono i concetti fondamentali e gli strumenti del machine learning — dall'addestramento dei modelli alla valutazione delle previsioni e alla creazione di applicazioni intelligenti.
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45 ApprendentiGià iscritto
Competenze acquisite:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAddestramento e valutazione dei modelliAddestramento ed evaluazione del modelloAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmi Multi-Armed BanditAlgoritmi geneticiAlignment and Generalization RisksAnalisi delle componenti principali (PCA)Analisi delle serieAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApprendimento a Differenza TemporaleApproximate InferenceApproximate ReasoningAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–Variance Trade-offs in High DimensionsBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Classificazione dei nodiCloud Compute PatternsCloud Data Science WorkflowsCloud Mental ModelsCloud Networking ConceptsCloud Storage ArchitecturesClustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clustering gerarchico e dendrogrammiCodifica delle featureCoefficient VisualizationCommittee-Based QueryingCompactness and ConvergenceConcentration of MeasureConcetti di GraphSAGEConditional IndependenceConjugate PriorsContinuity and BoundednessConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCostruzione di pipelineCovarianza e decomposizione agli autovaloriCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: gestione del rumore e forme irregolariData Access PatternsData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDecomposizione di matriciDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDeterminants and matrix rank Dimensionality reduction evaluation Directional derivatives Discesa del gradienteDistance CollapseDistribuzioni di probabilitàDocument ClusteringDocument Similarity MeasuresDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEigenvalues and eigenvectors Empirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFeature engineeringFondamenti di Reinforcement LearningFondamenti e algoritmi di clusteringForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFormal Preference ModelingFunctional Analysis FoundationsFunctional Analysis in MLFunzioni e insiemiFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGaussian DistributionGaussian Mixture Models: clustering probabilisticoGeneralization BoundsGeneralization in Learning TheoryGenerative Model ConnectionsGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric Intuition in High DimensionsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGestione dei valori nulli in ArrowGestione di dati mancanti e categoriciGradient Boosting for TSGradient DescentGraph LaplaciansGraph Representation in PythonHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Data InterpretationHigh-Dimensional Geometry IntuitionHigh-Dimensional Statistical TheoryHilbert Spaces in LearningHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImportance SamplingImputazione dei valori mancantiInductive BiasInformation-Theoretic LossesIntegraliIntelligenza degli sciamiInteroperabilità dei datiInterpreting Generalization BoundsIntuizione sulle embedding dei grafiIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJacobian matrices Jupyter Notebook ProficiencyK-Means: principi e ottimizzazione dei clusterKernel MethodsKernel-based RegularizationKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLimiti e derivateLinear Algebra FoundationsLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsMachine learning con scikit-learnManual Search MethodsMarkov Chain Monte CarloMarkov Random FieldsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrix multiplication and transposition Maximum-Margin SolutionsMean-CenteringMembership FunctionsMetodi di Programmazione DinamicaMinimum-Norm SolutionsMisure statisticheModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Selection UtilitiesModel-Based Drift DetectionModelli di classificazione PythonModello dati ArrowMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo IntuitionMultinomial DistributionMultiple integralsMultivariate AnalysisMultivariate chain rule NeuroevoluzioneNormalization (L1, L2, Max)Normalizzazione dei dati e metriche di distanzaNormed and Banach SpacesNozioni di base su GymnasiumOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOperator TheoryOptimization Dynamics in RLHFOttimizzazione degli iperparametriOttimizzazione evolutivaOttimizzazione tramite sciame di particelleOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPAC Generalization BoundsPGM Inference and LearningPartial derivatives and gradients Pattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositive Definite KernelsPredizione di collegamentiPreprocessing PipelinesPreprocessing dei datiPrincipal Component Analysis TheoryProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsProgrammazione PythonPulizia dei datiRIPPER AlgorithmRKHS FoundationsRademacher ComplexityRandom walk su grafiRappresentazione dati colonnareRappresentazione dei grafi in PythonReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegole di probabilitàRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regressione lineare con PythonRegressione logisticaRegularization and Inductive BiasReliability DiagramsRepresenter TheoremReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsReproducing PropertyReward Model TheoryRiduzione della dimensionalitàRilevamento degli outlierRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLScalatura delle featureScoring di similarità per grafiSelezione delle featureServerless and Event-Driven DesignSistemi immunitari artificialiSolving linear systems Sparsity and Effective DimensionalitySpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic OptimizationStress Testing ML ModelsTF-IDF WeightingTaylor expansions Tecniche Monte CarloTemporal ValidationTeorema di BayesTeoria dei grafi per MLTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTrasformazione dei datiTrasformazioni lineariTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUniform ConvergenceUtilizzo API PyArrowVC DimensionVector Space ModelingVector and Raster Data HandlingVector operations and norms Vettori e matriciWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationWorkflow AutomationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationt-Norms and t-Conormst-test and z-test Application
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4 ore
32 capitoli
2 ore 19 capitoli
3 ore 24 capitoli
4 ore 34 capitoli
6 ore 37 capitoli
1 ora 10 capitoli
1 ora 9 capitoli
2 ore 12 capitoli
3 ore 31 capitoli
1 ora 16 capitoli
2 ore 9 capitoli
2 ore 12 capitoli
Livello
Tipo di Lezione
Tecnologie
corso
Introduzione al Machine Learning con Python
4 ore 32 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Machine learning con scikit-learn, Addestramento e valutazione dei modelli, Ottimizzazione degli iperparametri
corso
Regressione Lineare con Python
2 ore 19 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Regressione lineare con Python, Addestramento ed evaluazione del modello
corso
Classificazione con Python
3 ore 24 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Programmazione Python, Modelli di classificazione Python, Regressione logistica, Preprocessing dei dati, Addestramento e valutazione dei modelli, Ottimizzazione degli iperparametri
corso
Analisi dei Cluster con Python
4 ore 34 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Fondamenti e algoritmi di clustering, Gestione di dati mancanti e categorici, Normalizzazione dei dati e metriche di distanza, K-Means: principi e ottimizzazione dei cluster, Clustering gerarchico e dendrogrammi, DBSCAN: gestione del rumore e forme irregolari, Gaussian Mixture Models: clustering probabilistico
corso
Introduzione al Reinforcement Learning con Python
6 ore 37 capitoliAvanzato
Competenze acquisite: Fondamenti di Reinforcement Learning, Algoritmi Multi-Armed Bandit, Metodi di Programmazione Dinamica, Tecniche Monte Carlo, Apprendimento a Differenza Temporale, Nozioni di base su Gymnasium
corso
Active Learning with Python
1 ora 10 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Active Learning Fundamentals, Label Efficiency Techniques, Sampling Strategies in ML, Uncertainty-Based Querying, Committee-Based Querying, Density-Weighted Sampling, scikit-learn Active Learning Implementation, Learning Curve Analysis
corso
Advanced Tree-Based Models with Python
1 ora 9 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: CatBoost Modeling, XGBoost Modeling, LightGBM Modeling, Model Regularization, Categorical Feature Handling, Model Interpretation, Model Blending, Deployment Best Practices
corso
Apache Arrow e PyArrow per Data Scientist
2 ore 12 capitoliAvanzato
Competenze acquisite: Rappresentazione dati colonnare, Modello dati Arrow, Utilizzo API PyArrow, Interoperabilità dei dati, Gestione dei valori nulli in Arrow
corso
Applied Hypothesis Testing & A/B Testing
3 ore 31 capitoliPrincipiante
Competenze acquisite: Hypothesis Testing, t-test and z-test Application, Chi-Square Analysis, A/B Test Design, Experimental Data Preparation, Statistical Interpretation
corso
Algoritmi Bio-Ispirati
1 ora 16 capitoliPrincipiante
Competenze acquisite: Ottimizzazione evolutiva, Intelligenza degli sciami, Algoritmi genetici, Ottimizzazione tramite sciame di particelle, Sistemi immunitari artificiali, Neuroevoluzione
corso
Cloud Foundations for Data Science
2 ore 9 capitoliAvanzato
Competenze acquisite: Cloud Mental Models, Cloud Compute Patterns, Cloud Storage Architectures, Data Access Patterns, Cloud Networking Concepts, Identity and Access Management, Serverless and Event-Driven Design, Cloud Data Science Workflows
corso
Data Cleaning Techniques in Python
2 ore 12 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Fuzzy Matching in Python, Deduplication Algorithms, Record Linkage Techniques, Advanced Text Cleaning
Vantaggi di Codefinity
Apprendimento assistito da IA
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Opportunità di carrieraScopri le professioni più popolari, gli stipendi medi e le aziende che cercano attivamente specialisti in questo settore.
Data Scientist
Ingegnere di Machine Learning
Ingegnere NLP
Ingegnere di Deep Learning
Scienziato di Machine Learning
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(Media negli Stati Uniti)
Aziende che assumono
*Fonte: Glassdoor
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Includendo 30 di le 30 migliori università degli U.S.A.
Corsi di Apprendimento Automatico: Informazioni chiave e domande
Introduzione ai corsi di Machine Learning
Il Machine Learning (ML) è un campo dell'Intelligenza Artificiale che consente alle macchine di apprendere dai dati e fare previsioni senza una programmazione esplicita. I corsi di machine learning insegnano i principi fondamentali dell'apprendimento supervisionato e non supervisionato, l'addestramento dei modelli, l'elaborazione dei dati e le tecniche di valutazione. Dai metodi di regressione lineare e classificazione fino a tecniche più avanzate come il reinforcement learning, questi corsi guidano gli studenti nella costruzione di modelli in grado di riconoscere schemi nei dati e migliorare nel tempo. Il ML viene utilizzato in diverse applicazioni, come sistemi di raccomandazione, rilevamento delle frodi e sistemi autonomi.
Vantaggi dei nostri corsi di Machine Learning
I nostri corsi offrono esperienza pratica con set di dati reali, istruzione da parte di esperti e un ambiente di apprendimento flessibile. Questo approccio solido garantisce che gli studenti non solo apprendano i concetti teorici, ma li applichino anche in modo pratico.
Opportunità di carriera dopo il completamento dei corsi di Machine Learning
I diplomati possono intraprendere diversi ruoli come Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Analyst o Research Scientist in settori quali finanza, sanità, automotive e tecnologia.
Opzioni di corsi di Machine Learning
Offriamo una gamma di corsi, da quelli per principianti come Introduzione al ML con scikit-learn a argomenti più avanzati come Classificazione con Python e Regressione Lineare con Python. È inoltre possibile seguire il percorso di apprendimento Supervised Machine Learning per una formazione strutturata.
Informazioni sul certificato
Al termine di uno qualsiasi dei nostri corsi di Machine Learning, gli studenti ricevono un Certificato di Completamento, riconosciuto a livello industriale e utile per avanzare nella carriera.
Cos'è il machine learning e perché è importante?
Il Machine Learning è un ramo dell'Intelligenza Artificiale che permette alle applicazioni software di diventare più accurate nelle previsioni senza essere programmate esplicitamente. È fondamentale per creare algoritmi adattivi in grado di elaborare e apprendere dai dati in tempo reale.
Dove viene utilizzato il machine learning nell'industria?
Il Machine Learning è ampiamente utilizzato in settori come la finanza per il trading algoritmico, la sanità per la diagnostica predittiva, l'automotive per le auto a guida autonoma e nei servizi al consumatore per esperienze personalizzate.
Quali sono le opportunità di carriera nel machine learning?
Le carriere nel Machine Learning includono ruoli come Machine Learning Engineer, Data Analyst, NLP Scientist e posizioni in tecnologie emergenti che richiedono decisioni basate sui dati.
Come scegliere il corso di Machine Learning più adatto?
Considera il tuo livello di competenza attuale e i tuoi obiettivi professionali. I principianti dovrebbero iniziare con "Introduzione al ML con scikit-learn", mentre chi ha già una base può preferire corsi più specializzati come Classificazione con Python e Regressione Lineare con Python.
Qual è il costo della formazione per i corsi di Machine Learning?
Il costo della formazione dipende dal tipo di abbonamento e dalla sua durata. Per informazioni precise e dettagliate sui prezzi, oltre a eventuali sconti disponibili, visita la nostra pagina dei pagamenti.
Quale corso di Machine Learning è più adatto ai principianti?
"Introduzione al ML con scikit-learn" è ideale per i principianti che non hanno familiarità con il Machine Learning, fornendo le conoscenze di base necessarie per progredire in questo campo.
Quali sono le competenze chiave per eccellere nel Machine Learning?
Le competenze chiave includono una solida conoscenza della statistica, programmazione (preferibilmente Python), intuizione sui dati e capacità di applicare modelli matematici a problemi reali.
Come si confronta il Machine Learning con l'Intelligenza Artificiale in termini di applicazioni?
Il Machine Learning è una sottocategoria dell'Intelligenza Artificiale focalizzata su sistemi che apprendono dai dati, mentre l'IA comprende una gamma più ampia di tecnologie che simulano l'intelligenza umana. Il Machine Learning è più specifico per gli algoritmi guidati dai dati.
Qual è l'impatto del Machine Learning nel settore sanitario?
Il Machine Learning migliora l'accuratezza diagnostica, ottimizza i piani di trattamento e incrementa i risultati per i pazienti tramite analisi predittive e identificazione delle malattie.
Quali sono i 4 tipi di machine learning?
Le quattro tipologie principali sono: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato, apprendimento semi-supervisionato e reinforcement learning.
Python è sufficiente per il machine learning?
Python è sufficiente per iniziare nel Machine Learning grazie alle sue numerose librerie e framework, ma è fondamentale comprendere anche gli algoritmi sottostanti e la matematica per progredire nel settore.
Il machine learning è ancora richiesto?
Sì, il Machine Learning continua a essere molto richiesto poiché le aziende di vari settori si affidano alle decisioni basate sui dati per la pianificazione strategica e l'innovazione.
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1. | Introduzione al Machine Learning con Python |  4 ore |  32 capitoli |
2. | Regressione Lineare con Python | 2 ore | 19 capitoli |
3. | Classificazione con Python | 3 ore | 24 capitoli |
4. | Analisi dei Cluster con Python | 4 ore | 34 capitoli |
5. | Introduzione al Reinforcement Learning con Python | 6 ore | 37 capitoli |
1. Introduzione al Machine Learning con Python
Ore
Capitoli2. Regressione Lineare con Python
OreCapitoli3. Classificazione con Python
OreCapitoli4. Analisi dei Cluster con Python
OreCapitoli5. Introduzione al Reinforcement Learning con Python
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