Il programma, prima della promessa.
Machine Learning Foundations 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 Machine Learning Foundations 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 Machine Learning FoundationsQUIZ».
- 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 57 contenuti, di cui 54 con video e 56 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 Machine Learning FoundationsQUIZ
- 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 Learning3 contenuti
- Metriche per la classificazione e regressione - 38 -16
- Metriche per la classificazione - 37 -30
- Metriche per la regressione - 31 -09
Test Finale2 contenuti
- Survey Fine Corso Machine Learning FoundationsQUIZ
- Test ML FoundationsQUIZ
Durata, livello e prerequisiti
La durata complessiva dei video è 22 ore, calcolata sommando le durate disponibili per tutti i 54 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 54 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 Machine Learning Foundations?
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 22 ore, calcolata sommando le durate disponibili per tutti i 54 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.