5 Corsi Gratuiti per Padroneggiare l’Apprendimento Automatico

5 Corsi Gratuiti per Diventare Esperti di Apprendimento Automatico

Il machine learning sta diventando sempre più popolare nel campo dei dati. Ma spesso c’è un’idea errata secondo cui per diventare un ingegnere di machine learning è necessario avere una laurea avanzata. Questo, tuttavia, non è del tutto vero. Perché le competenze e l’esperienza superano sempre i titoli di studio.

Se stai leggendo questo, probabilmente sei nuovo nel campo dei dati e vuoi iniziare come ingegnere di machine learning. Forse lavori già nel campo dei dati come analista dei dati o analista di BI e vorresti passare a un ruolo di machine learning.

Qualunque siano i tuoi obiettivi professionali, abbiamo selezionato una lista di corsi di machine learning completamente gratuiti per aiutarti a acquisire competenze nel machine learning. Abbiamo incluso corsi che ti aiuteranno a capire sia la teoria che la costruzione di modelli di machine learning.

Cominciamo!

1. Machine Learning per tutti

Se stai cercando un corso di machine learning accessibile, Machine Learning per tutti fa al caso tuo.

Tenuto da Kylie Ying, questo corso adotta un approccio basato sul codice per la costruzione di modelli di machine learning semplici e interessanti in Google Colab. Creare i propri notebook e costruire modelli mentre si impara la teoria sufficiente è un ottimo modo per familiarizzare con il machine learning.

Questo corso rende i concetti di machine learning accessibili e copre i seguenti argomenti:

  • Introduzione al machine learning
  • Vecini più vicini (K-Nearest Neighbors)
  • Il teorema di Bayes (Naive Bayes)
  • Regressione logistica
  • Regressione lineare
  • Clusterizzazione K-Means
  • Analisi delle componenti principali (PCA)

Link al corso: Machine Learning per tutti

2. Corsi di Machine Learning di Kaggle

Kaggle è una piattaforma fantastica per partecipare a sfide di dati del mondo reale, costruire il proprio portfolio di data science e migliorare le proprie competenze nella creazione di modelli. Inoltre, il team di Kaggle ha una serie di micro-corsi per farti entrare nel mondo del machine learning.

Puoi dare un’occhiata ai seguenti corsi (micro). Ogni corso richiederà di solito alcune ore per completarlo e per svolgere gli esercizi:

  • Introduzione al machine learning
  • Machine Learning intermedio
  • Ingegneria delle caratteristiche

Il corso Introduzione al machine learning tratta i seguenti argomenti:

  • Come funzionano i modelli di machine learning
  • Esplorazione dati
  • Validazione del modello
  • Sottoadattamento e sovradattamento
  • Boschi casuali (Random Forests)

Nel corso Machine Learning intermedio, imparerai:

  • Gestione dei valori mancanti
  • Lavoro con variabili categoriche
  • Pipeline di machine learning
  • Validazione incrociata
  • XGBoost
  • Perdite di dati (Data Leakage)

Il corso Ingegneria delle caratteristiche copre:

  • Informazioni mutuali
  • Creazione delle caratteristiche
  • Clusterizzazione K-Means
  • Analisi delle componenti principali
  • Codifica target (Target Encoding)

Si consiglia di seguire i corsi nell’ordine sopra indicato in modo da avere le basi coperte quando passerai da un corso all’altro.

Link ai corsi:

 

3. Apprendimento automatico in Python con Scikit-Learn

 

Apprendimento automatico in Python con Scikit-Learn sulla piattaforma FUN MOOC è un corso gratuito a tuo ritmo creato dagli sviluppatori del team principale di scikit-learn.

Copre una vasta gamma di argomenti per aiutarti a imparare a costruire modelli di apprendimento automatico con scikit-learn. Ogni modulo contiene tutorial video e notebook Jupyter correlati. Devi avere una certa familiarità con la programmazione Python e le librerie di scienza dei dati in Python per sfruttare al massimo il corso.

I contenuti del corso includono:

  • Pipeline di modellazione predittiva 
  • Valutazione delle prestazioni del modello
  • Ottimizzazione degli iperparametri
  • Selezione del miglior modello 
  • Modelli lineari 
  • Modelli a albero decisionale 
  • Insieme di modelli 

Link del corso: Apprendimento automatico in Python con Scikit-Learn

 

4. Corso intensivo di apprendimento automatico

 

Corso intensivo di apprendimento automatico di Google è un’altra buona risorsa per imparare l’apprendimento automatico. Dalle basi della costruzione di un modello all’ingegneria delle caratteristiche e altro ancora, questo corso ti insegnerà come costruire modelli di apprendimento automatico utilizzando il framework TensorFlow.

Questo corso è suddiviso in tre sezioni principali, con la maggior parte dei contenuti del corso nella sezione dei concetti di ML:

  • Concetti di ML 
  • Ingegneria di ML 
  • Sistemi di ML nel mondo reale 

Per frequentare questo corso, è necessario avere familiarità con la matematica delle scuole superiori, la programmazione Python e la riga di comando. 

La sezione dei concetti di ML include quanto segue: 

  • Principi fondamentali di ML
  • Introduzione a TensorFlow 
  • Ingegneria delle caratteristiche 
  • Regressione logistica 
  • Regolarizzazione 
  • Reti neurali 

La sezione dell’ingegneria di ML copre:

  • Addestramento statico vs. dinamico 
  • Inferenza statica vs. dinamica 
  • Dipendenze dei dati
  • Imparzialità

E i sistemi di ML nel mondo reale sono una serie di studi di caso per comprendere come viene fatto l’apprendimento automatico nel mondo reale.

Collegamento al corso: Corso intensivo di apprendimento automatico

 

5. CS229: Apprendimento automatico

 

Fino ad ora, abbiamo visto corsi che ti danno un’idea dei concetti teorici concentrandosi sulla costruzione di modelli. 

Sebbene questo sia un buon inizio, sarà necessario comprendere il funzionamento degli algoritmi di apprendimento automatico in maggior dettaglio. Questo è importante per affrontare i colloqui tecnici, crescere nella propria carriera e intraprendere la ricerca in apprendimento automatico. 

CS229: Apprendimento automatico presso l’Università di Stanford è uno dei corsi di ML più popolari e altamente consigliati. Questo corso ti fornirà la stessa profondità tecnica di un corso universitario semestrale.

Puoi accedere alle lezioni e alle dispense online. Questo corso copre i seguenti argomenti principali: 

  • Apprendimento supervisionato 
  • Apprendimento non supervisionato 
  • Apprendimento profondo
  • Generalizzazione e regolarizzazione 
  • Apprendimento per rinforzo e controllo 

Collegamento al corso: CS229: Apprendimento automatico

 

In conclusione

 

Spero di averti fornito risorse utili per aiutarti nel tuo percorso di apprendimento automatico! Questi corsi ti aiuteranno a ottenere un buon equilibrio tra concetti teorici e costruzione pratica di modelli.

Se sei già familiare con l’apprendimento automatico e sei limitato dal tempo, ti consiglio di dare un’occhiata a Machine Learning in Python con scikit-learn per una profonda immersione in scikit-learn e a CS229 per le fondamenta teoriche essenziali. Buono studio! 

[Bala Priya C](https://twitter.com/balawc27) è una sviluppatrice e scrittrice tecnica dell’India. Le piace lavorare all’intersezione tra matematica, programmazione, scienza dei dati e creazione di contenuti. Le sue aree di interesse e competenza includono DevOps, scienza dei dati e elaborazione del linguaggio naturale. Ama leggere, scrivere, programmare e bere caffè! Attualmente sta lavorando per imparare e condividere le sue conoscenze con la comunità degli sviluppatori scrivendo tutorial, guide pratiche, articoli di opinione e altro ancora.