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Machine Learning da zero con Python
Rating: 3.8 out of 5(18 ratings)
101 students

Machine Learning da zero con Python

Reti Neaurali e Deep Learning con TensorFlow ,Keras e Scikit Learn.
Last updated 9/2020
Italian
Italian [Auto],

What you'll learn

  • Programmare in Python
  • Principali Tecniche di Machine Learning
  • Utilizzare Librerie come Tensorflow, Keras, ScikitLearn
  • tecniche di Deep Learning
  • Validare modelli di classificazione
  • Sviluppare progetti in maniera autonoma

Course content

8 sections52 lectures7h 1m total length
  • Cos'è il Machine Learning?2:02
  • Apprendimento supervisionato, non supervisionato e rinforzato7:05
  • ScikitLearn3:21

Requirements

  • Consigliate ma non necessarie conoscenze basiche di statistica e matematica
  • Voglia di imparare

Description

Tutti parlano di Machine Learning ma capiamo davvero di cosa si tratta? Quali sono le basi? Come possiamo creare i nostri algoritmi? Perché è importante saperlo?

In questo corso spiegheremo i concetti più importanti che dobbiamo conoscere sul Machine Learning in modo pratico e divertente. Passeremo poco a poco da concetti semplici ad aspetti più complessi, in modo che tu possa imparare in modo facile e intuitivo.

Il corso è progettato in modo che tu possa imparare da zero, senza la necessità di avere una conoscenza preliminare di questo mondo.

Il corso è strutturato come segue:

  • Programmazione di base in Python, dove vedremo gli aspetti di base che devi gestire in Python per seguire il corso


  • Pandas handling, che ci aiuterà con tutte le precedenti elaborazioni dei dati di cui abbiamo bisogno per addestrare i nostri modelli di Machine Learning


  • Imparerai ad usare Numpy, una libreria ampiamente utilizzata quando lavori con vettori e matrici in Python


  • Introduzione al machine learning. In questa sezione introduttiva capirai perché è importante conoscere questa tecnologia che sta rivoluzionando il mondo e vedremo esempi di applicazioni


  • Come viene costruito un modello di Machine Learning? Vedrai passo dopo passo cosa è necessario per creare i tuoi algoritmi di machine learning


  • Apprendimento supervisionato, studieremo cos'è, come possiamo usarlo e implementeremo un esempio da zero usando Python


  • Apprendimento senza supervisione Vedremo alcuni dei metodi più utilizzati e implementeremo alcuni esempi utilizzando librerie popolari come Scikit Learn


  • Reti neurali. In questo modulo spiegheremo cosa sono le reti neurali e come possiamo implementarle utilizzando librerie popolari come: TensorFlow, Keras e Scikit Learn. Vedremo anche un esempio reale di come risolvere un problema di classificazione nel settore della moda, applicando reti neurali con TensorFlow.


  • Deep Learning, vedremo un'introduzione di base a cos'è il Deep Learning e implementeremo il nostro primo algoritmo utilizzando reti neurali convoluzionali.


Who this course is for:

  • Persone curiose di sapere come funziona il Machine Learning