Il programma, prima della promessa.
Algoritmi di Machine Learning raccoglie 9 sezioni, tra cui Introduzione al Machine Learning e Clustering. La proposta può interessare a chi cerca questi argomenti in un percorso organizzato. Per scegliere, confronta la sequenza delle lezioni con il tuo obiettivo e valuta il tempo disponibile insieme alle condizioni di accesso.
A chi si rivolge
- Chi sta valutando Algoritmi di Machine Learning e vuole confrontare gli argomenti del programma con le proprie esigenze.
- Chi cerca un percorso di Data Masters e vuole verificare struttura e condizioni di accesso prima di scegliere.
Cosa puoi imparare
- Tra gli argomenti del percorso: «Survey Pre-Corso Algoritmi di Machine Learning».
- Tra gli argomenti del percorso: «Introduzione al Corso - 6:28».
- Tra gli argomenti del percorso: «Introduzione al Machine Learning - 38:03».
- Tra gli argomenti del percorso: «Processo di Implementazione - 33:58».
Come è strutturato il programma
Il programma è suddiviso in 9 sezioni. Tra i titoli presenti: Introduzione al Machine Learning; Clustering; Dimensionality Reduction; Naive Bayes. Il catalogo elenca 65 contenuti, di cui 63 con video e 63 con materiale testuale associato. I due conteggi possono sovrapporsi: il materiale testuale può accompagnare una lezione video e non rappresenta necessariamente una risorsa aggiuntiva distinta.
Introduzione al Machine Learning9 contenuti
- Survey Pre-Corso Algoritmi di Machine Learning
- Introduzione al Corso - 6:28
- Introduzione al Machine Learning - 38:03
- Processo di Implementazione - 33:58
- No Free Lunch Theorem - 9:03
- Regressione Lineare - 17:21
- SGDRegressor e LinearRegression - 7:52
- Regressione Logistica - 13:00
- LogisticRegression e makepipeline - 5:41
Clustering5 contenuti
- Clustering - 9:15
- K-Means - 12:47
- DB-Scan - 15:02
- Esercitazione K-Means - 25:13
- Esercitazione DB-Scan - 31:41
Dimensionality Reduction6 contenuti
- Dimensionality Reduction - 13:46
- PCA - Principal Component Analysis - 37:54
- t-SNE - 18:39
- Esercitazione 1 - PCA - 25:42
- Esercitazione 2 - PCA - 18:00
- PCA vs t-SNE - 59:41
Naive Bayes8 contenuti
- Introduzione e concetti base su Naive Bayes - 15:52
- Naive Bayes per la spam detection - 18:24
- Approfondimento Naive Bayes - 8:33
- Bernoulli Naive Bayes - 16:46
- Gaussian Naive Bayes - 3:57
- Gaussian Naive Bayes from scratch - 41:34
- Multinomial Naive Bayes e Bag of Words - 17:05
- Naive Bayes per MNIST - 98:37
KNN4 contenuti
- KNN - 7:42
- Esercitazione KNN - 10:25
- KNN - Mahalanobis vs. Euclidean - 17:11
- Knn e Distanze - 30:41
SVM4 contenuti
- Introduzione a SVM - 12:38
- Approfondimento su Kernel - 32:53
- Visualizzare i vettori di supporto - 54:46
- Classificare brand automobilistici con SVM - 47:54
Alberi Decisionali e Modelli di Ensemble16 contenuti
- Alberi Decisionali - 18:59
- Gini impurity - 33:03
- Entropy and Information Gain in Decision Trees - 29:29
- Alberi decisionali su dataset Iris - 17:19
- Partizionamento spazio decisionale con alberi - 42:05
- Ensemble learning e random forest - 12:20
- Random Forest su dataset Bill Authentication - 16:11
- Boosting - 3:19
- Adaboost - 14:56
- Gradient Boosting - 2:45
- Esercitazione Gradient Boosting - 12:53
- Cenni su XGBoost - 7:31
- Esercitazione con XGBoost - 15:04
- Cenni su Catboost - 8:53
- Catboost su dataset Titanic - 19:27
- Esercitazione su algoritmi di ensemble - 90:01
Metriche per Algoritmi di Machine Learning12 contenuti
- Metriche per il Machine Learning - Introduzione - 06:30
- Metriche per la regressione - 11:31
- Matrice di confusione - 07:13
- Accuracy - 07:28
- Precision e Recall - 08:33
- Balanced Accuracy ed F1-Score - 04:21
- Riepilogo su metriche per la classificazione - 01:56
- ROC e AUC - 04:46
- Logloss - 06:22
- Classificazione multiclasse - One versus One e One Versus Rest - 05:14
- Metriche per la regressione - Hands On - 20:49
- Metriche per la classificazione - Hands On - 14:54
Test Finale1 contenuto
- Resources
Durata, livello e prerequisiti
La durata complessiva dei video è 21 ore e 41 minuti, calcolata sommando le durate disponibili per tutti i 63 video del programma. Il livello non è dichiarato e non può essere dedotto con certezza dal titolo. La lingua indicata è «italiano». Il tempo necessario per applicare gli argomenti dipende dalle conoscenze iniziali e dalle attività previste, che il catalogo non quantifica.
Prima di iniziare
- I prerequisiti non sono specificati in un campo dedicato del catalogo. Verifica con il fornitore le conoscenze iniziali e gli eventuali strumenti necessari.
Punti forti e aspetti da verificare
Cosa emerge dal programma
- Sono visibili 9 sezioni del programma: puoi confrontarne i temi prima di scegliere.
- Il percorso comprende 63 video, un formato che permette di organizzare lo studio in sessioni separate.
Limiti e informazioni mancanti
- Il livello non è dichiarato: i titoli delle lezioni da soli non dimostrano quanto il corso sia introduttivo o avanzato.
- I prerequisiti e gli strumenti necessari non sono specificati: chi parte da zero deve verificare la preparazione richiesta.
- Le condizioni di accesso non sono dettagliate: durata della disponibilità e servizi inclusi restano da chiarire.
Acquisto, noleggio o abbonamento?
Il prezzo riportato nel catalogo è 29,00 €; non è specificato a quale formula di accesso si riferisca. Per valutare la convenienza servono la formula disponibile, la durata dell'accesso, le eventuali condizioni di rinnovo e il costo totale. Un accesso lungo può essere utile per riprendere le lezioni; uno temporaneo richiede di pianificare lo studio nel periodo incluso. Il catalogo riporta inoltre 297,00 € come prezzo originale. Non documenta data, provenienza, licenza o formula di quel riferimento: il confronto non prova uno sconto attuale o l'equivalenza delle condizioni.
Le domande da farsi
Che cosa include il programma di Algoritmi di Machine Learning?
Il catalogo elenca 9 sezioni, tra cui Introduzione al Machine Learning; Clustering; Dimensionality Reduction; Naive Bayes. I titoli descrivono gli argomenti dichiarati; consulta il programma completo per il dettaglio delle lezioni.
Sono disponibili durata, livello e prerequisiti?
La durata complessiva dei video è 21 ore e 41 minuti, calcolata sommando le durate disponibili per tutti i 63 video del programma. Il livello non è dichiarato. I prerequisiti vanno verificati nella scheda del fornitore.
Conviene acquistare, noleggiare o abbonarsi?
Il catalogo riporta 29,00 € senza specificare la formula di accesso. Per stabilire la convenienza servono i prezzi e le condizioni delle formule effettivamente disponibili per questo corso.
Quali informazioni servono prima di iniziare?
Verifica le conoscenze iniziali richieste, gli strumenti da utilizzare e gli eventuali costi esterni. Chiarisci anche se l'accesso include supporto o feedback e per quanto tempo i materiali restano disponibili.