Fondamenti di Machine Learning e Pipeline Professionali

Il machine learning è la forza trainante dietro l'innovazione moderna, eppure il percorso dalla scrittura del codice alla costruzione di modelli affidabili può essere complesso. Questo corso offre un approccio strutturato e basato su testo per comprendere come i dati vengono trasformati in intelligenza azionabile. Svilupperai le competenze per navigare l'intero ciclo di vita del machine learning, dall'esplorazione iniziale dei dati alla distribuzione di un modello finito. Concentrandoti sulla logica dietro gli algoritmi e sulle praticità della preparazione dei dati, imparerai a creare modelli che siano sia accurati che scalabili. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia fondamentale del machine learning e i concetti matematici alla base dell'AI. - Pulire e pre-elaborare i dati grezzi utilizzando moderne librerie Python e l'ingegneria delle feature. - Implementare algoritmi fondamentali tra cui regressione lineare, alberi decisionali e clustering. - Costruire pipeline automatizzate per ottimizzare il processo di addestramento e valutazione. - Applicare moderne tecniche di validazione per garantire l'affidabilità del modello e prevenire l'overfitting. - Esplorare le basi delle neural networks e il loro ruolo nel deep learning contemporaneo. Il corso inizia con definizioni essenziali e strutture di dati prima di passare a scenari di modellazione pratica e strategie di valutazione avanzate. Questo programma è progettato per i principianti che desiderano una comprensione profonda e concettuale del campo attraverso chiare spiegazioni scritte. Inizia il tuo percorso per diventare un praticante esperto di data science.