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20 ore
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"Il Machine Learning è la forza trainante della rivoluzione tecnologica che plasmerà il nostro futuro."

Andrew Ng

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Tutti gli algoritmi di Machine Learning
più avanzati

Un viaggio alla scoperta di tutti gli algoritmi fondamentali del Machine Learning, dai più classici ai più avanzati e moderni che vengono utilizzati dai ML Engineer in ogni settore: Alberi Decisionali, Algoritmi di Clustering, Algoritmi Genetici, KNN, SVM, XGBoost, CatBoost, Algoritmi di Ensenble, e tanti altri.

Tutto quello che devi conoscere per diventare un professionista di AI e ML. in un unico corso concentrato e ricco di esercitazioni guidate scaricabili per mettere subito in pratica le competenze. 

L'era del Machine Learning

Un viaggio che parte da lontano e che oggi vive il salto tecnologico
che ci sta portando nel futuro

storia del machine learning

LEARN BY DOING

Diventa un esperto nella progettazione di algoritmi di ML attraverso esercitazioni pratiche guidate su ogni tipo di algoritmo.

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Il tuo docente è un professionista del settore con grande esperienza nella didattica sulla progettazione di algoritmi di machine learning

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20 ORE

54 LEZIONI

20 ESERCITAZIONI

Progettato per farti raggiungere rapidamente il livello esperto in ML

Alla fine di Machine Learning Foundations sarai in grado di progettare, implementare e misurare algoritmi di machine learning con sicurezza e competenza. 

Sarai in grado di riconoscere le diverse sfide del machine learning e di applicare le tecniche migliori per affrontarle.

Programma

Cosa imparerai?

Machine Learning Foundations copre tutte le tecniche fondamentali. Dall’apprendimento supervisionato all’utilizzo di algoritmi come k-means e db-scan per il clustering, e tecniche come PCA e t-SNE per la riduzione della dimensionalità. 

Il corso approfondisce anche modelli di classificazione probabilistica come Naive Bayes, algoritmi come K-Nearest Neighbors (KNN) e Support Vector Machines (SVM), e modelli di ensemble come Random Forest e Gradient Boosting. Viene data importanza anche alla selezione delle caratteristiche e alle metriche di valutazione delle prestazioni. Una formazione completa per diventare un esperto di machine learning.

Introduzione al Machine Learning

  • Introduzione al corso 6 min
  • Introduzione al Machine Learning 38 min
  • Processo di implementazione 33 min
  • No Free Lunch Theorem 9 min
  • Regressione lineare 17 min
  • SGDRegressor e LinearRegression 7 min
  • Regressione logistica 12 min
  • LogisticRegression e make_pipeline 5 min

Clustering

  • Clustering 9 min
  • K-Means 12 min
  • DB-Scan 15 min
  • Esercitazione K-Means 35 min
  • Esercitazione DB-Scan 31min

Dimensionality Reduction

  • Dimensionality Reduction 13 min
  • PCA – Principal Component Analysis 37 min
  • t-SNE 18 min
  • Esercitazione 1 – PCA 25 min
  • Esercitazione 2 – PCA 21 min
  • PCA vs t-SNE 59 min

Naive Bayes

  • Introduzione e concetti base su Naive Bayes 15 min
  • Naive Bayes per la spam detection 18 min
  • Approfondimento Naive Bayes 8 min
  • Bernoulli Naive Bayes 16 min
  • Gaussian Naive Bayes 3 min
  • Gaussian Naive Bayes from scratch 41 min
  • Multinomial Naive Bayes e Bag of Words 17 min
  • Naive Bayes per MNIST 98 min

KNN

  • KNN 7 min
  • Esercitazione KNN 10 min
  • KNN – Mahalanobis vs. Euclidean 17 min
  • KNN e Distanze 30 min

SVM

  • Introduzione a SVM 12 min
  • Approfondimento su Kernel 32 min
  • Visualizzare i vettori di supporto 54 min
  • Classificare brand automobilistici con SVM 47 min

Alberi Decisionali e Modelli di Ensemble

  • Alberi Decisionali 18 min
  • Gini impurity 33 min
  • Entropy and Information Gain in Decision Trees 29 min
  • Alberi decisionali su dataset Iris 17 min
  • Partizionamento spazio decisionale con alberi 42 min
  • Ensemble learning e random forest 12 min
  • Random Forest su dataset Bill Authentication 16 min
  • Boosting 5 min
  • Adaboost 14 min
  • Gradient Boosting 10 min
  • Esercitazione Gradient Boosting 12 min
  • Cenni su XGBoost 7 min
  • Esercitazione con XGBoost 15 min
  • Cenni su Catboost 8 min
  • Catboost su dataset Titanic 19 min
  • Esercitazione su algoritmi di ensemble 90 min

Metriche per Algoritmi di Machine Learning

  • Metriche per la classificazione e regressione 38 min
  • Esercitazione metriche classificatori 37 min
  • Metriche per la classificazione 37 min

Per chi è Machine Learning Foundations?

Questo corso fa per te se...

BEGINNER

desideri immergerti nel mondo del Machine Learning partendo da zero per acquisire una comprensione solida degli algoritmi essenziali e imparare a implementarli con successo.

PROFESSIONISTA IT

hai già una base di programmazione e cerchi un corso intensivo che ti permetta di padroneggiare il Machine Learning per mantenerti al passo con l’innovazione tecnologica.

DATA ANALYST

hai esperienza con l’analisi di dati e vuoi ampliare le tue competenze con la conoscenza del Machine Learning per poter applicare tecniche avanzate di analisi, come la clusterizzazione e la riduzione della dimensionalità.

MACHINE LEARNING ENGINEER

stai cercando un corso che ti fornisca una formazione completa, dall’apprendimento supervisionato e non supervisionato, passando per gli algoritmi di classificazione, fino alla valutazione delle prestazioni.

20 Esercitazioni Hero-Level
in Machine Learning

Esercitazioni guidate di Machine Learning
con le quali potrai acquisire velocemente il livello avanzato

Esercitazione K-MEANS

ESERCITAZIONE K MEANS

K-Means per il clustering

Come utilizzare l’algoritmo K-means per raggruppare i dati in cluster in base alle loro caratteristiche simili, permettendoci di ottenere una migliore comprensione della struttura dei dati.

esercitazione naive bayes

ESERCITAZIONE NAIVE BAYES PER MNIST

Naive Bayes per predizioni

Un algoritmo semplice come Naive Bayes nelle sue varie implementazioni può essere usato non solo per fare delle predizioni sul dataset MNIST ma anche per generare nuovi dati che somigliano a quelli del dataset

Esercitazione KNN

ESERCITAZIONE KNN

K-Nearest Neighbors per costruire un classificatore sul dataset Wine

Applicazione di KNN per classificare i vini in base alle loro caratteristiche chimiche. Misurazione delle performance e accuratezza del classificatore attraverso l’analisi della matrice di confusione.

Esercitazione SVM

ESERCITAZIONE SVM

Support Vector Machine per Image Recognition

Approfondimento ed esercitazione su SVM e concetti fondamentali come scalare, lagrangiano e kernel.

ESERCITAZIONE SU MODELLI DI ENSEMBLE

Modelli di ensemble su un dataset medico

Data preprocessing e costruzione di un modello di ensemble su un dataset contenente informazioni su una serie di pazienti col fine di prevedere se sono a rischio ictus; tecniche di preprocessing e data augmentation per pulire ed espandere il nostro dataset e varie tecniche di ensemble per creare modelli predittivi

Esercitazione XG-BOOST

ESERCITAZIONE XGBOOST

XGBoost su Boston Housing Dataset

In questa esercitazione testerai un servizio per avere informazioni e statistiche sulle partite di calcio di svariate serie nazionali. Utilizzeremo la libreria requests, i token di autenticazione e svariati endpoint per dare un’idea di cosa è possibile fare con solo poche righe di codice.

ESERCITAZIONE CATBOOST

CatBoost su Dataset Titanic

In questa esercitazione imparerai come preparare i dati, configurare un modello CatBoost per la classificazione binaria e valutare le prestazioni del modello. Configurazione degli iperparametri chiave, addestramento del modello, gestione dell’overfitting e ottimizzazione degli iperparametri.

IMPARA DAI MIGLIORI ESPERTI ITALIANI

Chi sarà il tuo docente

Giuseppe Mastrandrea

Machine Learning Engineer

Giuseppe è un Ingegnere Informatico con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito Computer Vision.

Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.

Ricevi supporto dal tuo docente in tempo reale

Entra nella Community Discord Data Masters, e ricevi supporto 24/7 direttamente dal tuo docente nel canale dedicato al corso. Incontra altri appassionati e professionisti di Data Science, AI e Machine Learning. 

Ottieni la Certificazione e aggiungi Data Masters alla tua formazione su Linkedin

Al termine del Corso riceverai una Certificazione di Completamento che attesta le ore di formazione svolte e le nuove competenze acquisite. Aggiungendola sul CV e LinkedIn potenzierai immediatamente il tuo profilo con una delle skills 
più richieste dalle aziende.

certificazione machine learning foundations

I nostri Studenti dicono di noi su

Data Masters

78 recensioni

4,6 4,6

5 22 Feb 2024

by Mario D’Adda

Semplicemente il miglior corso in AI!

Semplicemente il miglior corso in AI!Il supporto continuo dei docenti esperti e l’approccio pratico rendono l'apprendimento sia efficace che piacevole. I docenti poi sono davvero bravi nell’affrontare argomenti anche complessi in un modo chiaro e ben strutturato, facilitando notevolmente l’apprendimento.

5 13 Feb 2024

by Giovanni Giusto

Docenti TOP!

Docenti TOP!Il corso Generative AI di Data Masters è stato un'esperienza trasformativa! Gli insegnamenti pratici e i casi d'uso reali mi hanno permesso di padroneggiare gli strumenti AI più innovativi. L'accesso illimitato ai docenti e gli aggiornamenti inclusi nel prezzo aggiungono un valore enorme.

4 3 Feb 2024

by Filippo

Consigliato

Il corso ML Masterclass è indubbiamente fatto bene, sempre aggiornato e tiene conto dei feedback degli studenti. Il punto di forza sono gli insegnanti Giuseppe e Vincenzo sempre disponibili, pazienti (anche troppo) e, ovviamente, molto competenti sia nelle conoscenze che nelle capacità didattiche. Per quanto mi riguarda, mi sarebbe piaciuto approfondire (anche a livello base) SQL per la Data Science o almeno, per non mettere troppa carne al fuoco, avere qualche consiglio su dove apprendere ciò che è necessario.Non do 5 stelle perché credo che si possa sempre migliorare e sono sicuro che la crescita di Data Masters sia solo all'inizio!

5 25 Gen 2024

by vito amoruso

Corso di spessore

Ho acquistato diversi corsi di Datamasters. Questo garantisce la mia fiducia nei vostri confronti soprattutto perchè create contenuti di valore anche per chi come me è lavorativamente parlando lontano dal mondo informatico. Questo corso mi ha permesso di conoscere numerose applicazioni.

5 23 Gen 2024

by Anika Ambrosi

Consigliatissimo anche per i principianti

Il corso è stato molto utile. Da neofita in Intelligenza Artificiale, mi ha aiutato a comprendere meglio i principali tool di AI Generativa, attraverso esempi pratici spiegati in modo chiaro senza troppe astrazioni tecniche. Promosso anche per chi inizia da zero.

5 23 Gen 2024

by Arianna

Un corso che consiglierei a tutti, utile, pratico e strutturato benissimo!

Sono un social media manager e ho trovato il corso Generative AI estremamente utile. I tanti esempi pratici sono stati immediatamente applicabili ai miei progetti di lavoro, portando ad alcuni risultati tangibili. La struttura on-demand del corso è stata fondamentale per me, permettendomi di studiare compatibilmente con i miei impegni lavorativi.

5 18 Gen 2024

by Fabio Capriati

Immediatezza dell' applicazione delle skill

L'approccio hands-on del corso Generative AI era quello che stavo cercando. Attraverso progetti reali e casi d'uso, ho potuto sperimentare direttamente l'impiego dei tool AI che ti permettono, se impari ad usarli in modo avanzato, di fare praticamente qualsiasi cosa …sia nella creazione di contenuti di qualsiasi tipo, che nell’analisi dei dati e nella creazione di documenti e nel coding. Nuove skills pratiche immediatamente applicabili.

5 17 Gen 2024

by Alessia

Super CONSIGLIATO !

Generative AI è un corso perfetto per orientarsi velocemente nel mondo dei tools di intelligenza artificiale. Una panoramica completa di tutti gli strumenti migliori e un livello di esplorazione avanzato per ogni tool. Fantastico poi che una volta dentro posso accedere a tutti gli aggiornamenti futuri sui migliori tools AI. In questo momento un corso da avere assolutamente!

5 17 Gen 2024

by Emma

Del corso Gen AI ho particolarmente…

Del corso Gen AI ho particolarmente apprezzato la componente pratica, che mi ha permesso di applicare immediatamente le conoscenze acquisite nelle mie task giornaliere. Altamente consigliato a chiunque voglia immergersi nel mondo dell'AI per ottimizzare il proprio tempo al lavoro e aumentare efficacia dei contenuti.

5 12 Gen 2024

by RIC

Assolutamente consigliato

Assolutamente consigliato. Il corso è ben strutturato con tanti casi pratici ed applicazioni dei principali strumenti di IA Generativa. Ottimo supporto da parte dei docenti ed ho apprezzato la possibilità di accedere a futuri aggiornamenti.Ha effettivamente migliorato i miei progetti ed il mio lavoro.

5 12 Gen 2024

by sara semeraro

Il Corso Generative AI ha superato le mie aspettative

Sono una architetta e avevo bisogno di un corso che mi permettesse di capire come gli strumenti di Generative AI potessero supportarmi nelle mie attivitá quotidiane. Il corso é andato oltre le mie aspettative: docente sempre chiaro, tanti esempi pratici e ho scoperto tanti altri tools di generative ai che non conoscevo oltre a chat gpt. Risultato finale: sono piú veloce oggi in quello che faccio e mi accorgo di avere una maggiore produttivitá. Non posso che ringraziarvi 🙂

5 11 Gen 2024

by Giuseppe Bianco

Corso base di python molto ben fatto

Corso base di python molto ben fatto! Sono soddisfatto!

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Machine Learning Foundations

Insieme alle 20h di lezione,
riceverai 3 Bonus:

Bonus #1 | Accesso a tutte le risorse utilizzate durante le lezioni, compresi i Jupyter Notebook con i quali esercitarti autonomamente e mettere alla prova le tue abilità



Bonus #2 | Accesso alla sezione dedicata nel Server DISCORD di Data Masters, la community italiana dedicata alla Data Science, dove potrai interagire direttamente con docenti e altri studenti

Bonus #3 | SCONTO ESCLUSIVO sull’acquisto della Machine Learning Masterclass

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  • 20 ore di formazione in Machine Learning
  • 54 lezioni on-demand
  • 20 modelli avanzati di Machine Learning
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