Machine Learning Academy

Name: Machine Learning Academy
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Impara il machine learning da zero. Costruisci e valuta modelli con scikit-learn, padroneggia i metodi ensemble e scala verso il deep learning con PyTorch.

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Panoramica del Corso

Machine Learning with Python

Impara il machine learning da zero. Costruisci e valuta modelli con scikit-learn, padroneggia i metodi ensemble e scala verso il deep learning con PyTorch. Questo percorso copre 30 mini-corsi progressivi da principiante assoluto (A1) a avanzato (B2), con lezioni brevi e mirate e quiz veloci per consolidare ogni concetto.

What You Will Learn

Inizierai dai fondamenti e avanzerai attraverso argomenti intermedi e avanzati, ogni corso costruito sul precedente. Ogni lezione è pratica, con esempi reali e un tutor AI disponibile quando hai bisogno di aiuto.

How It Works

Ogni corso è suddiviso in quattro lezioni mirate. Completa poche lezioni al giorno e padroneggerai l'intero percorso in settimane, non in mesi.

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Curriculum

30 Corsi

Ogni corso nel percorso di apprendimento Machine Learning Academy.

Che cos'è il machine learning?

A14 lezioni

Scopra che cos'è il machine learning e in cosa differisce dalla programmazione tradizionale. Esplori i tre paradigmi fondamentali dell'appr…

Configurazione di Python per il machine learning

A14 lezioniPRO

Configuri un ambiente professionale per lo sviluppo di applicazioni ML con Anaconda, Jupyter e lo stack scientifico Python di base. Impari…

Il primo modello: regressione lineare

A14 lezioniPRO

Sviluppi un'intuizione sull'apprendimento supervisionato addestrando da zero il suo primo modello predittivo. Impari come la regressione li…

Fondamenti della classificazione

A14 lezioniPRO

Passi dalla previsione di numeri a quella di categorie. Esplori la regressione logistica come primo classificatore e impari come una funzio…

Addestramento, test, suddivisione e valutazione

A14 lezioniPRO

Scopra perché valutare un modello sui dati con cui è stato addestrato produce risultati falsamente ottimistici e come evitarlo con una corr…

Pipeline di preprocessing dei dati

A24 lezioniPRO

I dati grezzi sono quasi mai pronti per un modello: mancano valori, le scale differiscono notevolmente e le stringhe categoriali devono ess…

K-Nearest Neighbors

A24 lezioniPRO

Impari a usare uno degli algoritmi più intuitivi per classificazione e regressione: prevedere l'etichetta di un nuovo punto tramite il voto…

Alberi decisionali

A24 lezioniPRO

Gli alberi decisionali suddividono i dati ponendo domande sì/no e costruendo un diagramma di flusso facile da visualizzare e spiegare agli…

Naive Bayes e classificazione del testo

A24 lezioniPRO

Naive Bayes applica il teorema di Bayes con una forte ipotesi di indipendenza, risultando estremamente veloce sui dati testuali ad alta dim…

Metriche di valutazione dei modelli

A24 lezioniPRO

La sola accuratezza è una metrica fuorviante quando le classi sono sbilanciate o i costi degli errori di classificazione differiscono. Padr…

Random Forest e metodi ensemble

B14 lezioniPRO

Un singolo albero decisionale va in overfitting; una foresta di alberi diversi generalizza molto meglio. Impari come le random forest aggre…

Support Vector Machine

B14 lezioniPRO

Le SVM individuano l'iperpiano a margine massimo che separa le classi, offrendo solide garanzie teoriche di generalizzazione. Impari il ker…

Gradient Boosting: XGBoost e LightGBM

B14 lezioniPRO

Il gradient boosting addestra in sequenza weak learner, ciascuno dei quali corregge gli errori residui del precedente, ottenendo prestazion…

Cross-validation e ottimizzazione degli iperparametri

B14 lezioniPRO

Una singola suddivisione train-test può essere fuorviante a causa della variazione casuale nella partizione dei dati. La cross-validation o…

Feature engineering

B14 lezioniPRO

La qualità delle feature determina il limite superiore delle prestazioni del modello, indipendentemente dall'algoritmo utilizzato. Impari a…

Clustering: K-Means e DBSCAN

B14 lezioniPRO

Il clustering è una tecnica di apprendimento non supervisionato che individua raggruppamenti naturali nei dati senza etichette. Padroneggi…

Riduzione della dimensionalità: PCA e t-SNE

B14 lezioniPRO

I dati ad alta dimensionalità sono difficili da visualizzare e spesso contengono feature ridondanti che rallentano l'addestramento. PCA com…

Pipeline in scikit-learn

B14 lezioniPRO

Le Pipeline di scikit-learn concatenano i passaggi di preprocessing e modellazione in un unico oggetto, prevenendo il data leakage e sempli…

Gestione dei dati sbilanciati

B14 lezioniPRO

Nel rilevamento delle frodi, nella diagnosi medica e in molte altre applicazioni critiche, una classe può rappresentare meno dell'1% degli…

Persistenza dei modelli e nozioni di deployment

B14 lezioniPRO

Un modello è utile solo quando può effettuare previsioni su nuovi dati al di fuori del notebook Jupyter. Impari a salvare e versionare le p…

Reti neurali con PyTorch

B24 lezioniPRO

PyTorch è il framework dominante per il deep learning nella ricerca e in produzione. Costruisca la sua prima rete neurale feedforward parte…

Addestramento delle reti neurali

B24 lezioniPRO

Una buona architettura è solo metà del lavoro: le dinamiche di addestramento determinano se la rete convergerà verso una soluzione utile. P…

Reti neurali convoluzionali

B24 lezioniPRO

Le CNN sfruttano la struttura spaziale delle immagini tramite condivisione locale dei pesi e pooling, riducendo il numero di parametri e mi…

Reti ricorrenti e LSTM

B24 lezioniPRO

I dati sequenziali, come serie temporali, testo e audio, presentano dipendenze temporali che le reti feedforward standard ignorano. Le RNN…

Transfer learning

B24 lezioniPRO

Addestrare grandi reti da zero richiede dataset e risorse di calcolo enormi. Il transfer learning riutilizza i pesi di modelli pre-addestra…

NLP: classificazione del testo con BERT

B24 lezioniPRO

L'architettura transformer bidirezionale di BERT comprende il contesto in entrambe le direzioni e supera i precedenti modelli sequenziali i…

Fondamenti di MLOps

B24 lezioniPRO

MLOps collega la ricerca sul machine learning all'ingegneria del software affidabile in produzione. Impari a tracciare gli esperimenti con…

Monitoraggio dei modelli e rilevamento del drift

B24 lezioniPRO

I modelli si degradano silenziosamente in produzione quando il mondo reale si allontana dalle condizioni di addestramento. Impari a monitor…

IA responsabile ed explainability

B24 lezioniPRO

Poiché i sistemi ML prendono decisioni ad alto impatto in ambiti come assunzioni, concessione di prestiti e sanità, comprendere e verificar…

Progetto finale: progetto ML end-to-end

B24 lezioniPRO

Riunisca tutte le competenze acquisite in questo percorso in un unico progetto completo: acquisisca e pulisca un dataset reale, esegua il f…

FAQ

Domande Frequenti

Il corso Machine Learning Academy è gratuito?

Sì. Puoi iniziare il corso Machine Learning Academy gratuitamente e completare le sue lezioni interattive senza costi. Un abbonamento PRO opzionale sblocca strumenti IA avanzati e un certificato condivisibile.

Serve esperienza precedente per imparare PYTHON?

No. Il corso inizia con i fondamenti e prosegue gradualmente verso argomenti più avanzati, quindi puoi iniziare anche senza alcuna esperienza precedente in PYTHON.

Come imparerò PYTHON su CoddyKit?

Impari facendo. Brevi lezioni interattive abbinano una spiegazione chiara a un esercizio di codifica pratico che gira in tempo reale, e un tutor IA disponibile 24/7 offre aiuto personalizzato quando rimani bloccato.

Ricevo un certificato per il completamento di Machine Learning Academy?

Sì. Gli studenti PRO possono sostenere un esame e guadagnare un certificato condivisibile di completamento con un codice verificabile per il corso Machine Learning Academy.

Posso imparare PYTHON dal mio telefono?

Sì. CoddyKit è disponibile sul web e come app native iOS e Android, quindi puoi imparare PYTHON su qualsiasi dispositivo e i tuoi progressi si sincronizzano tra loro.

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