Apprendimento Automatico

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.

4.4

Valutato in base a 206 recensioni.

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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 geneticiAnalisi delle componenti principali (PCA)Analisi delle serieAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApprendimento a Differenza TemporaleApproximate ReasoningAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–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 VisualizationCommittee-Based QueryingConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsConvergence 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 StatisticsDimensionality reduction evaluation Discesa del gradienteDistance CollapseDistribuzioni di probabilitàDrift 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 StrategiesFunzioni e insiemiFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGaussian DistributionGaussian Mixture Models: clustering probabilisticoGeneralization BoundsGeometric Implications for ML AlgorithmsGeospatial 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 Geometry IntuitionHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImputazione dei valori mancantiInductive BiasInformation-Theoretic LossesIntegraliIntelligenza degli sciamiIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: principi e ottimizzazione dei clusterKernel MethodsKnowledge 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 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 DegradationMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNeuroevoluzioneNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Normalizzazione dei dati e metriche di distanzaNozioni di base su GymnasiumOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOttimizzazione degli iperparametriOttimizzazione evolutivaOttimizzazione tramite sciame di particelleOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPGM Inference and LearningPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPreprocessing dei datiPrincipal Component Analysis TheoryProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsProgrammazione PythonPulizia dei datiRIPPER AlgorithmRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegole di probabilitàRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regressione lineare con PythonRegressione logisticaReliability DiagramsReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsRiduzione 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 artificialiSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic OptimizationStress Testing ML ModelsTecniche Monte CarloTemporal ValidationTeorema di BayesTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTrasformazione dei datiTrasformazioni lineariTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingVC DimensionVector 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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Livello

Tipo di Lezione

Tecnologie

Introduzione al Machine Learning con Python

4 ore

32 capitoli

Intermedio

23 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Machine learning con scikit-learn, Addestramento e valutazione dei modelli, Ottimizzazione degli iperparametri

Regressione Lineare con Python

2 ore

19 capitoli

Intermedio

4 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Regressione lineare con Python, Addestramento ed evaluazione del modello

Classificazione con Python

3 ore

24 capitoli

Intermedio

2 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Programmazione Python, Modelli di classificazione Python, Regressione logistica, Preprocessing dei dati, Addestramento e valutazione dei modelli, Ottimizzazione degli iperparametri

Analisi dei Cluster con Python

4 ore

34 capitoli

Intermedio

1 STUDIANDO ORA

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

Matematica per la Data Science

5 ore

51 capitoli

Principiante

15 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Funzioni e insiemi, Analisi delle serie, Limiti e derivate, Integrali, Discesa del gradiente, Vettori e matrici, Trasformazioni lineari, Decomposizione di matrici, Regole di probabilità, Teorema di Bayes, Misure statistiche, Distribuzioni di probabilità

Preprocessing dei Dati e Feature Engineering

1 ora

12 capitoli

Principiante

5 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Pulizia dei dati, Imputazione dei valori mancanti, Rilevamento degli outlier, Codifica delle feature, Scalatura delle feature, Trasformazione dei dati, Feature engineering, Selezione delle feature, Costruzione di pipeline

Algoritmi Bio-Ispirati

1 ora

16 capitoli

Principiante

1 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Ottimizzazione evolutiva, Intelligenza degli sciami, Algoritmi genetici, Ottimizzazione tramite sciame di particelle, Sistemi immunitari artificiali, Neuroevoluzione

Evaluation Metrics in Machine Learning with Python

2 ore

16 capitoli

Intermedio

4 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

Feature Encoding Methods in Python

1 ora

9 capitoli

Intermedio

2 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Weight-of-Evidence Encoding, Leave-One-Out Encoding, Helmert Coding, Backward Difference Coding, Polynomial Coding, High-Cardinality Feature Encoding, Encoding Leakage Prevention

Loss Functions in Machine Learning

2 ore

15 capitoli

Intermedio

1 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Mathematical Foundations of Loss Functions, Risk Minimization Theory, Regression Loss Analysis, Classification Loss Analysis, Information-Theoretic Losses, Loss Function Selection and Comparison

Explainable AI (XAI) Basics

1 ora

15 capitoli

Principiante

1 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Explainable AI Fundamentals, XAI Methods and Concepts, Ethical AI Principles, AI Transparency Awareness

Exploratory Data Analysis with Python

2 ore

18 capitoli

Principiante

2 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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Padronanza del Machine Learning

Intermedio

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Data Scientist

Ingegnere di Machine Learning

Ingegnere NLP

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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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Corsi principali in Apprendimento Automatico categoria

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