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Numero attivo in orario lavorativo

E-Learning

Machine Learning con Excel e Azure Machine Learning Studio

Durata

5 Ore

Ruolo

Administrator, Analyst, Architect, Cloud Architect, Data Scientist, Database Administrator, Developer, End User, Engineer, Integration Engineer, Marketing, Marketing Manager, Network Engineer, Project Manager, Security Engineer, Solution Architect, Support Engineer, Sviluppatore, System Administrator, System Analyst, System Engineer, Virtualization Administrator

Tecnologie

Machine Learning

Lingua

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€50.00

Dettagli

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Panoramica

Stiamo assistendo all’innovazione della società dell’informazione: un telefonino per ciascun bambino, un computer portatile nello zaino di ciascun adolescente, sistemi informativi di ultima generazione nelle aziende di tutto il mondo. Tutto questo porta ad un incremento del volume di informazioni che circolano e questo cambiamento quantitativo ha portato anche ad un cambiamento qualitativo.

Il corso è rivolto sia a studenti che lavoratori, sia ai neofiti che agli esperti del settore, poiché l’obiettivo è fornire uno strumento di apprendimento senza usare una riga di codice di programmazione ed è in italiano.

Cosa Imparerai nel corso?

Il corso inizia con una parte introduttiva semplice e concisa per andare ad esplorare la parte nozionistica del mondo del machine learning, come scienza dei dati, discesa del gradiente, sovra adattamento, validazione incrociata.

Dopo aver approfondito le basi, andremo a parlare del modello di regressione lineare, conosciuto dalla maggior parte delle persone, per arrivare a modelli più sofisticati e moderni come il potenziamento dell’albero decisionale e le reti neurali.

Con ciascun modulo c’è una parte introduttiva teorica, ma poi si passa alla parte pratica in excel e all’utilizzo della piattaforma Azure Machine Learning.

Struttura delle lezioni

Deep Learning Italia struttura le sue lezioni in maniera molto semplice: all’interno di ogni sezione ci sono video esplicativi, in cui il docente spiega la lezione, corredati da slides.

Il percorso di apprendimento solitamente è intervallato da test a risposta multipla che permettono di monitorare la comprensione degli argomenti di studio e si conclude con un test pratico finale nel quale verranno valutate le competenze acquisite durante il corso.

Programma

Introduzione al mondo del Machine Learning

  • Presentazione corso (2:28)
  • Che cosa si intende col termine Machine Learning (8:15)
  • Tipologie di Machine Learning (5:30)
  • Elementi chiave del Machine Learning (9:54)
  • Metriche (13:02)

Il modello lineare

  • Introduzione alla Regressione Lineare (10:57)
  • Regressione Lineare con Excel: metodo dei Minimi Quadrati (13:34)
  • Regressione Lineare con Excel: La discesa del Gradiente (10:48)
  • Regressione Lineare con Azure Machine Learning Studio (17:39)
  • I modelli lineari generalizzati
  • Introduzione ai Modelli Lineari Generalizzati (12:14)
  • Regressione di Poisson (7:42)
  • Regressione Logistica (9:04)
  • Modelli Lineari Generalizzati con Azure Machine Learning Studio (17:17)

Gli Alberi di Decisione

  • Alberi di Decisione Teoria (9:14)
  • Alberi di Regressione con Excel (13:34)
  • Alberi di Classificazione con Excel (18:37)

Il modello Random Forest

  • Random Forest Teoria (8:20)
  • Random Forest con Excel (5:08)
  • Random Forest con Azure Machine Learning Studio (22:27)

Il modello Gradient Boosting Machine

  • Gradient Boosting Teoria (5:27)
  • Gradient Boosting con Excel (9:45)
  • Gradient Boosting con Azure Machine Learning Studio (22:06)

Le Reti Neurali

  • Reti Neurali Teoria (11:03)
  • Reti Neurali con Excel (8:01)
  • Reti Neurali con Azure Machine Learning Studio (26:38)

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