Selezionando un paese vedi i corsi disponibili nella tua regione.
⏱ 2 h 36 min📚 26 lezioni
Fondamenti di Machine Learning: Alberi Decisionali, SVM e Reti Neurali
Impara a costruire, valutare e ottimizzare modelli fondamentali di machine learning per risolvere problemi di classificazione e regressione utilizzando codice Python pulito e moderno.
💬Istruttore IA Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
🕐Inizia quando vuoi Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
🌐In italiano Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.
Informazioni sul corso
Selezionare l'algoritmo di machine learning giusto è fondamentale per risolvere efficacemente problemi di dati del mondo reale. Questo corso scritto ti guida attraverso i concetti fondamentali e l'implementazione pratica di tre modelli fondamentali di machine learning: Alberi Decisionali, Support Vector Machines (SVM) e Reti Neurali Artificiali (ANN).
Passerai dalla comprensione dei principi di base dei dati alla scrittura sicura di codice Python pulito che addestra, valuta e ottimizza questi potenti algoritmi. Studiando spiegazioni scritte passo dopo passo e walkthrough di codice, capirai esattamente quando e come applicare ciascun modello ai compiti di classificazione e regressione.
Cosa imparerai:
- Comprendere i concetti matematici e logici fondamentali alla base della classificazione e della regressione
- Implementare Alberi Decisionali e concetti di ensemble per gestire dataset complessi e non lineari
- Configurare Support Vector Machines (SVM) con diversi kernel per una separazione ottimale dei confini
- Costruire semplici Reti Neurali Artificiali (ANN) e comprendere le basi delle architetture di deep learning
- Applicare moderne tecniche di ottimizzazione degli iperparametri e valutazione del modello per prevenire l'overfitting
- Scrivere codice Python pulito e pronto per la produzione utilizzando pratiche moderne per la preparazione dei dati e l'addestramento del modello
Il corso inizia con le definizioni fondamentali di machine learning e le basi della preparazione dei dati, prima di passare passo dopo passo attraverso la meccanica, l'implementazione e l'ottimizzazione di ciascun algoritmo. Leggerai spiegazioni dettagliate, analizzerai esempi di codice pulito e completerai esercizi scritti pratici per consolidare la tua comprensione.
Questo corso è pensato per aspiranti professionisti dei dati, programmatori e principianti che desiderano un'introduzione chiara, concettuale e pratica al machine learning senza la necessità di prerequisiti matematici avanzati.
Inizia a leggere oggi stesso per costruire una solida base pratica nel machine learning.
Cosa otterrai
📜Certificato di completamento Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
💬Tutor AI personale Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
♾️Accesso a vita Torna quando vuoi, senza scadenza
📱Telefono o computer Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
💸Rimborso entro 14 giorni Senza domande
⚡Breve e mirato 2 h 36 min di contenuto pratico
Certificato di completamento
Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.
P
PickAClass
Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Fondamenti di Machine Learning: Alberi Decisionali, SVM e Reti Neurali
Competenze dimostrate
✓
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
✓
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
✓
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
✓
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
P
PickAClass — Nome Cognome
Fondamenti di Machine Learning: Alberi Decisionali, SVM e Reti Neurali
Pagina 2 di 2
Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate14 / 14
Domande di pratica26 / 28
Compiti consegnati4 (media 4,5 / 5)
Progetto finaleValutato — 4,6 / 5
Pratica totale6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorteTop 12% su 1,625
Tempo al completamento11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza91 / 100
Punteggio domande di pratica94%
Verifica della competenzaPercorso di competenza verificato