Fondamenti di Machine Learning con Scikit-Learn e PyTorch

Il machine learning sta ridefinendo il modo in cui risolviamo problemi complessi, ma iniziare con gli strumenti giusti può sembrare scoraggiante. Questo corso basato su testo semplifica il percorso introducendoti alle due librerie più potenti in Python: Scikit-Learn per il machine learning classico e PyTorch per il deep learning. Passerete dalla comprensione dei concetti fondamentali dei dati alla costruzione, valutazione e tracciamento dei vostri modelli predittivi. Leggendo spiegazioni chiare e passo-passo ed esempi di codice strutturati, acquisirete le competenze pratiche necessarie per affrontare le sfide dei dati del mondo reale. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali del machine learning, la terminologia e i flussi di lavoro di pre-elaborazione dei dati; Costruire e valutare modelli classici come regressione, alberi decisionali e classificatori usando Scikit-Learn; Progettare, addestrare e ottimizzare reti neurali di base da zero usando PyTorch; Applicare tecniche moderne di valutazione dei modelli e tracciamento di base degli esperimenti per monitorare le prestazioni; Implementare le migliori pratiche nella progettazione di pipeline di dati per un codice pulito e riproducibile. Il corso inizia con definizioni essenziali e tecniche di preparazione dei dati, assicurandoti una solida base. Da lì, progredirai dai modelli statistici classici alle architetture di deep learning, imparando a strutturare il tuo codice in modo efficiente ad ogni passo. Questo corso è progettato per principianti che sono nuovi al machine learning e desiderano un'introduzione chiara e concettuale. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con PyTorch o Scikit-Learn, anche se una familiarità di base con Python è utile. Inizia a leggere oggi per costruire le tue basi nel machine learning e nel deep learning.