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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/machine-learning-da-zero-con-python/
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**课程名称：** Python 中的机器学习入门 **課程概述：** 本课程旨在帮助学员从零开始理解并掌握机器学习（Machine Learning）的核心概念和实际应用。课程内容涵盖了从 Python 基础编程、数据处理（Pandas、NumPy）到各种机器学习模型（监督学习、无监督学习、神经网络、深度学习）的理论讲解和实践操作。学员将学习如何构建和训练自己的机器学习算法，理解机器学习在当今世界的广泛应用，并通过实际案例（如时尚行业分类问题）学习如何使用 TensorFlow、Keras 和 Scikit-learn 等流行库来解决复杂问题。 **课程结构：** * **Python 基础编程：** 介绍使用 Python 进行编程所需的基础知识。 * **Pandas 数据处理：** 学习使用 Pandas 库进行数据预处理和分析。 * **NumPy 库：** 掌握 NumPy 在处理向量和矩阵时的应用。 * **机器学习入门：** 理解机器学习的重要性、应用场景以及核心概念。 * **机器学习模型构建：** 学习构建机器学习算法的步骤。 * **监督学习：** 学习监督学习的原理、方法，并用 Python 实现。 * **无监督学习：** 探索常用的无监督学习方法，并使用 Scikit-learn 实践。 * **神经网络：** 学习神经网络的原理，并使用 TensorFlow、Keras 和 Scikit-learn 实现。 * **深度学习：** 介绍深度学习的基本概念，并使用卷积神经网络（CNN）实现首个深度学习算法。
Tutti parlano di Machine Learning ma capiamo davvero di cosa si tratta? Quali sono le basi? Come possiamo creare i nostri algoritmi? Perché è importante saperlo?In questo corso spiegheremo i concetti più importanti che dobbiamo conoscere sul Machine Learning in modo pratico e divertente. Passeremo poco a poco da concetti semplici ad aspetti più complessi, in modo che tu possa imparare in modo facile e intuitivo.Il corso è progettato in modo che tu possa imparare da zero, senza la necessità di avere una conoscenza preliminare di questo mondo.Il corso è strutturato come segue:Programmazione di base in Python, dove vedremo gli aspetti di base che devi gestire in Python per seguire il corsoPandas handling, che ci aiuterà con tutte le precedenti elaborazioni dei dati di cui abbiamo bisogno per addestrare i nostri modelli di Machine LearningImparerai ad usare Numpy, una libreria ampiamente utilizzata quando lavori con vettori e matrici in PythonIntroduzione al machine learning. In questa sezione introduttiva capirai perché è importante conoscere questa tecnologia che sta rivoluzionando il mondo e vedremo esempi di applicazioniCome viene costruito un modello di Machine Learning? Vedrai passo dopo passo cosa è necessario per creare i tuoi algoritmi di machine learningApprendimento supervisionato, studieremo cos'è, come possiamo usarlo e implementeremo un esempio da zero usando PythonApprendimento senza supervisione Vedremo alcuni dei metodi più utilizzati e implementeremo alcuni esempi utilizzando librerie popolari come Scikit LearnReti neurali. In questo modulo spiegheremo cosa sono le reti neurali e come possiamo implementarle utilizzando librerie popolari come: TensorFlow, Keras e Scikit Learn. Vedremo anche un esempio reale di come risolvere un problema di classificazione nel settore della moda, applicando reti neurali con TensorFlow.Deep Learning, vedremo un'introduzione di base a cos'è il Deep Learning e implementeremo il nostro primo algoritmo utilizzando reti neurali convoluzionali.
