Diventa ML Engineer
con la Machine Learning Masterclass

Il machine learning è una branca dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere da dati e migliorare le proprie prestazioni senza essere esplicitamente programmati per farlo. Immagina di avere un assistente molto attento che, invece di seguire istruzioni dettagliate passo dopo passo, osserva e impara dalle esperienze per migliorare nel tempo.

Il cuore del machine learning è l’uso di algoritmi, che sono come ricette che il computer segue per analizzare i dati e imparare da essi. Questi algoritmi permettono ai computer di riconoscere modelli e caratteristiche nei dati che ricevono. Ad esempio, potrebbero analizzare migliaia di e-mail per imparare a distinguere quelle legittime da quelle spam, o potrebbero osservare il modo in cui gli utenti interagiscono con un’app per raccomandare canzoni che probabilmente piaceranno.

Il processo di apprendimento può avvenire in vari modi. Nell’apprendimento supervisionato, il tipo più comune, il modello di machine learning viene “addestrato” usando un insieme di dati dove ogni esempio è etichettato con la risposta corretta. Dopo un sufficiente addestramento su questi dati, il modello può iniziare a fare previsioni accurate su nuovi dati che non ha mai visto prima. È un po’ come un studente che impara a risolvere problemi di matematica studiando esempi risolti prima di tentare di risolverne di nuovi da solo.

Un altro metodo è l’apprendimento non supervisionato, dove i dati non sono etichettati. Qui, l’algoritmo cerca di organizzare i dati in gruppi o di trovare delle strutture comuni senza sapere in anticipo quali risposte cercare. Questo metodo è utile, ad esempio, per raggruppare clienti con interessi simili basandosi sul loro comportamento di acquisto.

Infine, c’è l’apprendimento per rinforzo, dove il modello impara attraverso prove ed errori, ricevendo feedback sotto forma di ricompense o punizioni. È simile a come potresti insegnare a un cane un nuovo trucco: premi il comportamento corretto e ignorando quello sbagliato.

L’importanza del machine learning sta crescendo rapidamente in molti settori, inclusi quelli della salute, dell’automazione e del commercio elettronico, grazie alla sua capacità di migliorare decisioni, automatizzare compiti e creare esperienze personalizzate. Questa tecnologia non solo sta trasformando il modo in cui interagiamo con le macchine, ma sta anche definendo una nuova frontiera nell’uso dei dati per il progresso tecnologico.

Il machine learning può essere classificato principalmente in tre tipi, ciascuno con metodi e applicazioni specifici che aiutano a risolvere diversi tipi di problemi. Questi tipi sono:

1. Apprendimento Supervisionato: È il tipo più comune e utilizzato di machine learning. In questo approccio, gli algoritmi vengono addestrati su un insieme di dati che include sia le entrate (input) sia le uscite desiderate (output), conosciuti come dati etichettati. L’algoritmo impara a mappare gli input agli output dalla relazione nei dati di addestramento e poi applica queste apprendimenti a nuovi dati. È utilizzato principalmente per compiti di classificazione e regressione.
2. Apprendimento Non Supervisionato: Questo tipo di apprendimento utilizza dati che non sono etichettati, il che significa che solo i dati di input sono forniti senza output corrispondenti. Gli algoritmi cercano di identificare strutture nascoste nei dati, come gruppi o cluster. È spesso utilizzato per l’analisi esplorativa dei dati, la segmentazione dei clienti e la riduzione della dimensionalità.
3. Apprendimento per Rinforzo: In questo scenario, l’algoritmo impara a prendere decisioni attraverso un processo di tentativi ed errori, ottenendo feedback in forma di ricompense o punizioni. L’algoritmo cerca di massimizzare la ricompensa totale, ottimizzando le proprie azioni in base alle esperienze passate. Questo approccio è comune in ambienti dinamici e decisionali come i giochi, la navigazione robotica e la gestione delle risorse.

Oltre a questi tre principali tipi, esistono anche varianti e sottotipi come l’apprendimento semi-supervisionato, che combina elementi sia dell’apprendimento supervisionato che non supervisionato, e l’apprendimento profondo (deep learning), che utilizza reti neurali con molteplici strati (deep neural networks) per analizzare dati di grande complessità.

Questi metodi diversi offrono agli scienziati dei dati e agli sviluppatori di AI una serie di strumenti potenti per affrontare sfide complesse, dalla semplice previsione e classificazione fino a compiti di decisione autonoma in ambienti complicati.

Il machine learning trova applicazione in una vasta gamma di settori, influenzando significativamente il modo in cui le aziende e le industrie operano e innovano. Ecco alcune delle applicazioni più impattanti:

• Automazione: Il machine learning è fondamentale per l’automazione dei processi industriali, migliorando l’efficienza e riducendo i costi operativi attraverso sistemi capaci di adattarsi e ottimizzare le operazioni senza intervento umano.
• Creazione di Modelli Analitici e Predittivi: Aziende di ogni settore utilizzano il machine learning per sviluppare modelli che analizzano comportamenti passati e prevedono esiti futuri, migliorando decisioni strategiche e operative.
• Assistenza Sanitaria: I sistemi di machine learning contribuiscono alla diagnosi precoce delle malattie, alla personalizzazione dei trattamenti e allo sviluppo di nuovi farmaci, analizzando pattern complessi nei dati medici.
• Automobili Autonome: Utilizzano il machine learning per processare informazioni dai sensori del veicolo, permettendo di riconoscere ostacoli, segnali stradali e di navigare autonomamente.
• Finanza: Le banche e le istituzioni finanziarie impiegano il machine learning per rilevare frodi, automatizzare operazioni di trading e gestire il rischio in modo più efficace.
• Retail: Nel commercio al dettaglio, il machine learning è essenziale per personalizzare l’esperienza di acquisto, prevedere le tendenze di consumo e ottimizzare la logistica.
• Marketing: Questa tecnologia aiuta a segmentare i clienti, ottimizzare le campagne pubblicitarie e prevedere l’efficacia delle strategie di marketing.
• Riconoscimento Vocale e Assistenza Virtuale: Assistente virtuali come Siri e Alexa si basano su machine learning per interpretare le richieste degli utenti e fornire risposte pertinenti.
• Robotica: I robot industriali e di servizio utilizzano il machine learning per migliorare la loro capacità di navigazione e interazione con l’ambiente.
• Intrattenimento: Piattaforme di streaming come Netflix e Spotify usano il machine learning per raccomandare contenuti personalizzati agli utenti, basandosi sulle loro preferenze e comportamenti precedenti.
• Sicurezza Informatica: Nel campo della sicurezza, il machine learning è utilizzato per identificare minacce potenziali in tempo reale, analizzando enormi volumi di dati di traffico di rete.
• Ricerca e Sviluppo: Supporta gli scienziati nell’analizzare grandi set di dati, accelerando la ricerca in campi come la genetica e l’astronomia.

Imparare il machine learning è fondamentale oggi perché questa competenza è altamente richiesta nel mercato del lavoro, alimentando l’innovazione e conferendo un vantaggio competitivo alle aziende. Il machine learning automatizza compiti complessi, migliorando l’efficienza operativa e riducendo i costi. Le sue applicazioni sono trasversali, toccando settori come la sanità, la finanza, il marketing e l’automotive, offrendo numerose opportunità di carriera con salari elevati. Prepararsi in questo campo significa essere pronti per le sfide del futuro e partecipare attivamente alla costruzione di soluzioni tecnologiche innovative

Il machine learning non è solo una tecnologia di tendenza, ma una competenza fondamentale per il futuro del lavoro. Ecco alcuni motivi per cui è così importante:

Automazione di compiti ripetitivi:

Il machine learning permette di automatizzare attività ripetitive, liberando tempo per i dipendenti di concentrarsi su compiti più creativi e strategici.

Miglioramento delle decisioni aziendali:

Le aziende possono utilizzare algoritmi di machine learning per analizzare grandi volumi di dati e ottenere insights che migliorano il processo decisionale. Questo porta a strategie più informate e competitive​.

Nuove opportunità di lavoro:

La crescente adozione del machine learning sta creando nuove figure professionali, come il data scientist e il machine learning engineer. Questi ruoli sono altamente richiesti e ben remunerati​.

Innovazione continua:

Le competenze in machine learning sono fondamentali per guidare l’innovazione in settori come l’industria, la manifattura, il fintech, la GDO, il retail, la sanità, l’energia, l’agricoltura e molti altri. Questo stimola lo sviluppo di nuove soluzioni e tecnologie che possono migliorare la qualità della vita​.

Competitività sul mercato del lavoro:

I professionisti con competenze in machine learning sono altamente richiesti. Le aziende cercano talenti che possano aiutare a implementare queste tecnologie per rimanere competitive in un mercato in rapida evoluzione​.

In sintesi, il machine learning è una tecnologia trasformativa che non solo rivoluziona diversi settori, ma diventa anche una competenza indispensabile per i lavoratori del futuro. La sua capacità di migliorare l’efficienza, la precisione e l’innovazione rende essenziale l’apprendimento di queste competenze per chiunque desideri essere all’avanguardia nel proprio campo professionale.

Imparare il machine learning può sembrare un compito arduo data la complessità e la vastità del campo, ma con la giusta struttura e guida, chiunque può iniziare a padroneggiare le basi e progredire verso concetti più avanzati. La Machine Learning Masterclass offre un percorso ideale per chi desidera imparare il machine learning in modo strutturato e applicato.

Caratteristiche della Machine Learning Masterclass

Contenuti Aggiornati e Approfonditi: La masterclass copre gli ultimi sviluppi nel campo del machine learning, con un focus sia teorico che pratico. Gli argomenti vanno dalle basi dell’apprendimento supervisionato e non supervisionato fino alle tecniche avanzate di deep learning e neural networks.

Approccio Pratico: Oltre alla teoria, il Percorso di Carriera pone grande enfasi sull’applicazione pratica. Ciò include laboratori e progetti hands-on che permettono di applicare direttamente ciò che si impara su dataset reali, utilizzando strumenti e software all’avanguardia.

Supporto degli Esperti: Gli studenti hanno accesso al supporto continuo di docenti esperti e possono partecipare a sessioni di Q&A e ricevere feedback personalizzato sui loro progetti, anche grazie ai canali privati su Discord, riservati agli studenti della Masterclass. Questo supporto diretto è fondamentale per superare ostacoli comuni nell’apprendimento del machine learning.

Flessibilità di Apprendimento: Con lezioni disponibili online, gli studenti possono procedere al proprio ritmo, ideale per professionisti e studenti che devono bilanciare l’impegno del percorso con altre responsabilità.
Certificazione Riconosciuta: Al termine della masterclass, gli studenti ricevono una certificazione che attesta le competenze acquisite, riconosciuta nell’industria e utile per migliorare le proprie prospettive di carriera.
Rete Professionale: Partecipare a questa masterclass offre anche l’opportunità di connettersi con altri professionisti del settore, facilitando lo scambio di idee e potenzialmente aprendo porte nel mondo professionale del machine learning.

Iscriversi alla Machine Learning Masterclass è un passo strategico per chiunque voglia iniziare o avanzare nel campo del machine learning. Che tu sia uno studente, un appassionato di tecnologia o un professionista che cerca di espandere le sue competenze, questo Percorso di Carriera offre gli strumenti e le conoscenze necessarie per eccellere. La combinazione di teoria robusta, applicazioni pratiche, supporto esperto e flessibilità rende la masterclass un’investimento eccellente per il tuo futuro professionale.

Se sei interessato a diventare un esperto di machine learning, considera di iscriverti alla Machine Learning Masterclass per iniziare il tuo percorso verso il successo in uno dei campi più ricercati e dinamici dell’era moderna.

La Machine Learning Masterclass è il Percorso di Carriera in italiano più avanzato ed aggiornato per diventare un Machine Learning Engineer.

Un percorso didattico che unisce la flessibilità dell’on-demand all’efficacia dell’interazione Live con i docenti.

Una full immersion che spazia in ogni aspetto del Machine Learning: partendo dalle regressioni lineare e logistica si studiano tutte le principali architetture di reti neurali artificiali, come le reti convolutive e ricorrenti, per poi esplorare il mondo del deep learning e delle reti neurali profonde, fino al reinforcement learning. Imparerai a progettare ed applicare algoritmi di machine learning su casi d’uso reali, guidato costantemente da professionisti che sperimentano quotidianamente le innovazioni del settore. Tantissime esercitazioni pratiche su Jupyter Notebook completano il percorso formativo, rendendovi capaci di operare sulle principali librerie oggi utilizzate, come TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, ecc.

È consigliata la conoscenza delle basi di Python e dell’algebra lineare, competenze che è possibile acquisire nel pre-corso Data Scientist Starter Kit, il quale è compreso nel prezzo della Masterclass. Per garantire agli utenti che il percorso formativo sia per loro accessibile e fruibile e per conoscere i background dei partecipanti, ci sarà un colloquio di selezione che si svolgerà online.

Alla fine del Percorso di Carriera Machine Learning Engineer avrai piena consapevolezza dei principali algoritmi di Machine Learning e delle tecniche più innovative in ambito Deep Learning, permettendoti di operare in autonomia nel mondo dell’Intelligenza Artificiale in tutti i suoi ambiti, dall’analisi dei dati alle tecniche di data-visualization, dalla prototipazione di un modello alla messa in produzione, esplorando molti domini applicativi tra cui la Computer Vision e il Natural Language Processing.

Le lezioni saranno erogate sulla piattaforma dedicata con + di 40 ore di lezioni On-Demand accessibili senza limiti intervallate da 12 lezioni Live con i docenti, della durata di 3 ore ciascuna

Sì.

È attivo un server dedicato su Discord, accessibile a tutti gli iscritti alla Masterclass, per interagire in tempo reale con gli altri studenti e con i docenti dei corsi.

Sì, al termine del Percorso di Carriera si riceve un certificato che attesta la partecipazione alla masterclass e l’acquisizione delle competenze.

La Masterclass è acquistabile direttamente dal sito con due modalità di pagamento:

• In unica soluzione con carta di credito o bonifico 
• In 12 rate con carta di credito

Sì, la Machine Learning Masterclass prevede una garanzia del 100% soddisfatti o rimborsati. Se non sei soddisfatto potrai chiedere entro 14 giorni dalla data di acquisto un rimborso totale dell’importo speso.

Assolutamente sì. Basta completare la fase di registrazione inserendo i propri dati per ricevere in automatico la fattura.

Sì. Per acquisti di gruppi aziendali o team prevediamo forti sconti personalizzati in base alla numerosità del team. Contattaci su [email protected] se sei interessato a questa modalità.

La Masterclass avrà una durata di 3 mesi.

Sì, tutte le lezioni sono accessibili senza limiti.

Inoltre potrai usufruire del pdf con le slide della Masterclass.

La Masterclass ha un’impronta fortemente pratica: i docenti utilizzano fin da subito i principali strumenti della Data Science per illustrare concetti e tecniche in modo concreto e operativo.
Ogni settimana è prevista una esercitazione live con docente su casi d’uso reali. In totale, affronterai 12 esercitazioni pratiche dal vivo, che ti permetteranno di applicare le nozioni apprese e sviluppare competenze realmente spendibili nel mondo del lavoro.

Per qualsiasi informazione puoi scriverci a [email protected]