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
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5,219 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 ReasoningArrow Data ModelAutomated 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) Cloud Compute PatternsCloud Data Science WorkflowsCloud Mental ModelsCloud Networking ConceptsCloud Storage ArchitecturesClustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clustering gerarchico e dendrogrammiCodifica delle featureCoefficient VisualizationColumnar Data RepresentationCommittee-Based QueryingCompactness and ConvergenceConcentration of MeasureConditional 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 InteroperabilityData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDecomposizione di matriciDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDimensionality reduction evaluation Discesa del gradienteDistance CollapseDistribuzioni di probabilitàDocument ClusteringDocument Similarity MeasuresDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEmpirical 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 di dati mancanti e categoriciGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert 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 sciamiInterpreting Generalization BoundsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter 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 OptimizationMaximum-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 PythonMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo IntuitionMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNeuroevoluzioneNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Normalizzazione dei dati e metriche di distanzaNormed and Banach SpacesNozioni di base su GymnasiumNull Handling in ArrowOffline 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 LearningPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositive Definite KernelsPreprocessing PipelinesPreprocessing dei datiPrincipal Component Analysis TheoryProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsProgrammazione PythonPulizia dei datiPyArrow API UsageRIPPER AlgorithmRKHS FoundationsRademacher ComplexityRandom Walks on GraphsReasoning 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 featureSelezione delle featureServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSistemi immunitari artificialiSparsity and Effective DimensionalitySpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic OptimizationStress Testing ML ModelsTF-IDF WeightingTecniche Monte CarloTemporal ValidationTeorema di BayesTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTrasformazione dei datiTrasformazioni lineariTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUniform ConvergenceVC DimensionVector Space ModelingVector and Raster Data HandlingVettori 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
5 ore 51 capitoli
1 ora 12 capitoli
2 ore 15 capitoli
2 ore 16 capitoli
1 ora 9 capitoli
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1 ora 16 capitoli
2 ore 18 capitoli
Livello
Tipo di Lezione
Tecnologie
corso
Introduction to Machine Learning with Python
4 ore 32 capitoliIntermedio
23 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
corso
Linear Regression with Python
2 ore 19 capitoliIntermedio
6 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
corso
Classification with Python
3 ore 24 capitoliIntermedio
4 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
corso
Cluster Analysis with Python
4 ore 34 capitoliIntermedio
2 STUDIANDO ORA
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
Mathematics for Data Science with Python
5 ore 51 capitoliPrincipiante
9 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
corso
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 ora 12 capitoliPrincipiante
3 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
corso
Loss Functions in Machine Learning
2 ore 15 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Mathematical Foundations of Loss Functions, Risk Minimization Theory, Regression Loss Analysis, Classification Loss Analysis, Information-Theoretic Losses, Loss Function Selection and Comparison
corso
Evaluation Metrics in Machine Learning with Python
2 ore 16 capitoliIntermedio
2 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: Classification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) , Regression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) , Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) , Dimensionality reduction evaluation , Anomaly detection evaluation , Cross-validation techniques
corso
Feature Encoding Methods in Python
1 ora 9 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Weight-of-Evidence Encoding, Leave-One-Out Encoding, Helmert Coding, Backward Difference Coding, Polynomial Coding, High-Cardinality Feature Encoding, Encoding Leakage Prevention
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
Bio-Inspired Algorithms with Python
1 ora 16 capitoliPrincipiante
1 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: Evolutionary optimization , Swarm intelligence, Genetic algorithms , Particle swarm optimization, Artificial immune systems, Neuroevolution
corso
Exploratory Data Analysis with Python
2 ore 18 capitoliPrincipiante
4 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: Exploratory Data Analysis, Descriptive Statistics, Data Visualization with matplotlib and seaborn, Correlation Analysis, Multivariate Analysis, Data Storytelling
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7 Corsi
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Vantaggi di Codefinity
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Ingegnere di Machine Learning
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Scienziato di Machine Learning
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*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. | Matematica per la Data Science | 5 ore | 51 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. Matematica per la Data Science
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