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.
4.5
Valutato in base a 4 recensioni.
25 ApprendentiGià iscritto
Competenze acquisite:
Addestramento e valutazione dei modelliAddestramento ed evaluazione del modelloAlgoritmi Multi-Armed BanditAlgoritmi geneticiAnalisi delle serieApprendimento a Differenza TemporaleClustering gerarchico e dendrogrammiCodifica delle featureCostruzione di pipelineDBSCAN: gestione del rumore e forme irregolariDecomposizione di matriciDiscesa del gradienteDistribuzioni di probabilitàFeature engineeringFondamenti di Reinforcement LearningFondamenti e algoritmi di clusteringFunzioni e insiemiGaussian Mixture Models: clustering probabilisticoGestione di dati mancanti e categoriciImputazione dei valori mancantiIntegraliIntelligenza degli sciamiK-Means: principi e ottimizzazione dei clusterLimiti e derivateMachine Learning con Scikit-learnMetodi di Programmazione DinamicaMisure statisticheModelli di classificazione PythonNeuroevoluzioneNormalizzazione dei dati e metriche di distanzaNozioni di Base su GymnasiumOttimizzazione degli iperparametriOttimizzazione evolutivaOttimizzazione tramite sciame di particellePreprocessing dei datiProgrammazione PythonPulizia dei datiRegole della probabilitàRegressione lineare con PythonRegressione logisticaRilevamento degli outlierScalatura delle featureSelezione delle featureSistemi immunitari artificialiTecniche Monte CarloTeorema di BayesTrasformazione dei datiTrasformazioni lineariVettori e matrici
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Livello
Tipo di Lezione
Tecnologie
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ML Introduction with scikit-learn
4 ore 32 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
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Linear Regression with Python
2 ore 19 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
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Classification with Python
3 ore 24 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
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Cluster Analysis
4 ore 34 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Clustering fundamentals and algorithms , Handling missing and categorical data , Data normalization and distance metrics , K-Means: principles and cluster optimization , Hierarchical clustering and dendrograms , DBSCAN: noise handling and irregular shapes , Gaussian Mixture Models: probabilistic clustering
corso
Introduction to Reinforcement Learning
6 ore 37 capitoliAvanzato
Competenze acquisite: Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics
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Bio-Inspired Algorithms
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1 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: Evolutionary optimization , Swarm intelligence, Genetic algorithms , Particle swarm optimization, Artificial immune systems, Neuroevolution
corso
Data Preprocessing and Feature Engineering
1 ora 12 capitoliPrincipiante
Competenze acquisite: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
corso
Mathematics for Data Science
5 ore 51 capitoliPrincipiante
1 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions
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Scienziato di Machine Learning
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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 ML con Scikit-Learn |  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 | 4 ore | 34 capitoli |
5. | Introduzione al Reinforcement Learning | 6 ore | 37 capitoli |
1. Introduzione al ML con Scikit-Learn
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Capitoli2. Regressione Lineare con Python
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