Machine Learning Foundations

Machine Learning Foundations di Data Masters passa in rassegna gli algoritmi di machine learning più usati, dai classici ai modelli che oggi girano in produzione. Il taglio è operativo: ogni famiglia di algoritmi arriva con esercitazioni guidate da scaricare e rifare.

Cosa insegna Machine Learning Foundations

Il primo blocco copre l'apprendimento supervisionato e le sue tecniche di base, con i modelli di classificazione probabilistica come Naive Bayes e gli algoritmi basati sulla distanza, KNN e SVM. Accanto, gli alberi decisionali e i metodi di ensemble: Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost e CatBoost, quelli che più spesso compaiono nei progetti reali.

Il secondo blocco è non supervisionato: clustering con k-means e DBSCAN, riduzione della dimensionalità con PCA e t-SNE, più un passaggio sugli algoritmi genetici. Chiude la parte metodologica: come si selezionano le caratteristiche rilevanti e come si misurano le prestazioni di un modello.

Come si segue Machine Learning Foundations

Le esercitazioni guidate sono parte del percorso e si scaricano, così si può replicare quanto visto. I materiali restano accessibili anche dopo e vengono aggiornati quando l'autore pubblica una nuova versione. Il corso si segue online, con i propri tempi.

A chi serve e a chi no

È adatto a chi programma già e vuole un quadro completo degli algoritmi senza passare da quattro corsi separati, oppure a chi studia data science e cerca esercizi da fare con le proprie mani. Chi cerca reti neurali e deep learning non trova qui quel terreno: il perimetro sono gli algoritmi classici e i modelli ensemble.

Quanto costa Machine Learning Foundations

Il listino indicato da Data Masters è di 252 euro. Qui il corso costa molto meno, perché il costo viene ripartito tra i membri della community, con lo sconto già applicato. Pagamento in cripto o PayPal, materiali disponibili subito dopo la conferma. Altri percorsi nella pagina di Data Masters e fra i corsi di Informatica.