# Machine Learning per Principianti - Un Programma di Studio
> 🌍 Viaggio intorno al mondo esploreando Machine Learning per mezzo delle culture mondiali 🌍
> 🌍 Viaggio intorno al mondo esplorando Machine Learning per mezzo delle culture mondiali 🌍
Azure Cloud Advocates in Microsoft sono lieti di offrire un programma di studi di 12 settimane, 24 lezioni (più una!) tutto su **Machine Learning**. In questo programma di studi, si imparerà di ciò che a volte è chiamato **machine learning classico**, usando principalmente Scikit-learn come libreria ed evitando il depp learning, che è coperto nel nostro prossimo programma "AI per il curriculum dei principianti". Queste lezioni si accoppiano anche con il programma di studi di prossima uscita "Data Science per principianti"!
Azure Cloud Advocates in Microsoft sono lieti di offrire un programma di studi di 12 settimane, 24 lezioni (più una!) tutto su **Machine Learning**. In questo programma di studi, si imparerà di ciò che a volte è chiamato **machine learning classico**, usando principalmente Scikit-learn come libreria ed evitando il deep learning, che è coperto nel nostro prossimo programma di studi "AI per principianti". Queste lezioni si accoppiano anche con il programma di studi di prossima uscita "Data Science per principianti"!
Si viaggerà insieme in tutto il mondo mentre si applicano queste tecniche classiche ai dati di molte aree del mondo. Ogni lezione include quiz pre e post-lezione, istruzioni scritte per completare la lezione, una soluzione, un compito e altro ancora. La pedagogia basata su progetto consente di imparare durante la costruzione, un modo comprovato per fissare nella mente nuove abilità.
Si viaggerà insieme in tutto il mondo mentre si applicano queste tecniche classiche ai dati da molte aree del mondo. Ogni lezione include quiz pre e post lezione, istruzioni scritte per completare la lezione, una soluzione, un compito e altro ancora. La pedagogia basata su progetto consente di imparare durante la costruzione, un modo comprovato per memorizzare nuove conoscenze.
**✍️ Un grazie di cuore agli autori** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Ornella Altunyan, e Amy Boyd
**✍️ Un grazie di cuore ai nostri autori** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Ornella Altunyan, e Amy Boyd
**🎨 Grazie anche ai nostri illustratori** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, e Jen Looper
**🙏 Un ringraziamento speciale 🙏 agli autori di Microsoft Student Ambassador, revisori e collaboratori per i contenuti**, in particolare Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, e Snigdha Agarwal
**🤩 Un grazie supplementare al Microsoft Student Ambassador Eric Wanjau per le lezioni su R!**
**🤩 Un grazie supplementare al Microsoft Student Ambassador Eric Wanjau per le nostre lezioni su R!**
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- Iniziare con un quiz pre-lezione.
- Leggere la lezione e completare le attività, facendo una pausa di riflessione in ogni controllo della conoscenza.
- Provare a creare i progetti capendo le lezioni piuttosto che eseguire il codice della soluzione; comunque quel codice è disponibile nelle cartelle `/solution` in ogni lezione relativa al progetto.
- Provare a creare i progetti capendo le lezioni piuttosto che eseguire il codice della soluzione; comunque quel codice è disponibile nelle cartelle `/solution` in ogni lezione orientata al progetto.
- Fare il quiz post-lezione.
- Completare la sfida.
- Completare il compito.
- Dopo il completamento di un gruppo di lezioni, visitar il [Forum di discussione](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e imparare ad alta voce riempiendo la rubrica di Pat appropriata. Un 'PAT' è uno Strumento di valutazione del progresso che è una rubrica che si compila per promuovere il proprio apprendimento. Si può entrare anche in altri PAT in modo da imparare assieme.
- Dopo il completamento di un gruppo di lezioni, visitare il [Forum di discussione](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e imparare ad alta voce riempiendo la rubrica di Pat appropriata. Un 'PAT' è uno Strumento di valutazione del progresso che è una rubrica che si compila per promuovere il proprio apprendimento. Si può interagire anche in altri PAT in modo da imparare assieme.
> Per ulteriori approfondimenti, si raccomanda di sequire i seguenti moduli e percorsi di apprendimento [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-15963-cxa).
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> 🎥 Cliccare l'immagine qui sopra per un video sul progetto e sulle persone che lo hanno creato!
> 🎥 Fare click sull'immagine qui sopra per un video sul progetto e sulle persone che lo hanno creato!
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@ -70,10 +70,10 @@ Assicurandosi che il contenuto si allinei con i progetti, il processo è reso pi
- controlli della conoscenza
- una sfida
- lettura supplementare
- Compito
- Quiz post-lezione
- compito
- quiz post-lezione
> **Una nota sui quiz**: Tutti i quiz sono contenuti [in questa app](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/), per un totale di 50 quiz con tre domande ciascuno. They are linked from within the lessons but the quiz app can be run locally; follow the instruction in the `quiz-app` folder.
> **Una nota sui quiz**: Tutti i quiz sono contenuti [in questa app](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/), per un totale di 50 quiz con tre domande ciascuno. Sono collegati all'interno delle lezioni ma l'app può essere eseguita localmente; seguire le istruzioni nella cartella `quiz-app`.
| Numero Lezione | Argomento | Gruppo Lezioni | Obiettivi di Apprendimento | Lezioni Collegate | Autore |
@ -84,28 +84,28 @@ Assicurandosi che il contenuto si allinei con i progetti, il processo è reso pi
| 05 | Introduzione alla regressione | [Regressione](../2-Regression/translations/README.it.md) | Iniziare con Python e Scikit-learn per i modelli di regressione | [lezione](../2-Regression/1-Tools/translations/README.it.md) | Jen |
| 06 | Prezzi della zucca del Nord America 🎃 | [Regressione](../2-Regression/translations/README.it.md) | Visualizzare e pulire i dati in preparazione per ML | [lezione](../2-Regression/2-Data/translations/README.it.md) | Jen |
| 07 | Prezzi della zucca del Nord America 🎃 | [Regressione](../2-Regression/translations/README.it.md) | Costruire modelli di regressione lineare e polinomiale | [lezione](../2-Regression/3-Linear/translations/README.it.md) | Jen |
| 08 | Prezzi della zucca del Nord America 🎃 | [Regressione](../2-Regression/translations/README.it.md) | Costruire un modello di regressione logistico | [lezione](../2-Regression/4-Logistic/translations/README.it.md) | Jen |
| 08 | Prezzi della zucca del Nord America 🎃 | [Regressione](../2-Regression/translations/README.it.md) | Costruire un modello di regressione logistica | [lezione](../2-Regression/4-Logistic/translations/README.it.md) | Jen |
| 09 | Una App web 🔌 | [App Web](../3-Web-App/translations/README.it.md) | Costruire un'App web per utilizzare il proprio modello addestrato | [lezione](../3-Web-App/1-Web-App/translations/README.it.md) | Jen |
| 10 | Introduzione alla classificazione | [Classificazione](../4-Classification/translations/README.it.md) | Pulire, preparare e visualizzare i dati;Introduzione alla classificazione | [lezione](../4-Classification/1-Introduction/translations/README.it.md) | Jen e Cassie |
| 10 | Introduzione alla classificazione | [Classificazione](../4-Classification/translations/README.it.md) | Pulire, preparare e visualizzare i dati; introduzione alla classificazione | [lezione](../4-Classification/1-Introduction/translations/README.it.md) | Jen e Cassie |
| 11 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classificazione](../4-Classification/translations/README.it.md) | Introduzione ai classificatori | [lezione](../4-Classification/2-Classifiers-1/translations/README.it.md) | Jen e Cassie |
| 12 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classificazione](../4-Classification/translations/README.it.md) | Ancora classificatori | [lezione](../4-Classification/3-Classifiers-2/translations/README.it.md) | Jen e Cassie |
| 13 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classificazione](../4-Classification/translations/README.it.md) | Costruisci un'App web di raccomandazione usando il proprio modello | [lezione](../4-Classification/4-Applied/translations/README.it.md) | Jen |
| 14 | Introduzione al clustering. | [Clustering](../5-Clustering/translations/README.it.md) | Pulire, preparare e visualizzare i dati; Introduzione al clustering. | [lezione](../5-Clustering/1-Visualize/translations/README.it.md) | Jen |
| 15 | Esplorare i gusti musicali nigeriani 🎧 | [Clustering](../5-Clustering/translations/README.it.md) | Esplora il metodo di clustering K-means | [lezione](../5-Clustering/2-K-Means/translations/README.it.md) | Jen |
| 13 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classificazione](../4-Classification/translations/README.it.md) | Costruire un'App web di raccomandazione usando il proprio modello | [lezione](../4-Classification/4-Applied/translations/README.it.md) | Jen |
| 14 | Introduzione al clustering. | [Clustering](../5-Clustering/translations/README.it.md) | Pulire, preparare e visualizzare i dati; introduzione al clustering. | [lezione](../5-Clustering/1-Visualize/translations/README.it.md) | Jen |
| 15 | Esplorare i gusti musicali nigeriani 🎧 | [Clustering](../5-Clustering/translations/README.it.md) | Esplorare il metodo di clustering K-Means | [lezione](../5-Clustering/2-K-Means/translations/README.it.md) | Jen |
| 16 | Introduzione all'elaborazione naturale del linguaggio ☕️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](../6-NLP/translations/README.it.md) | Imparare le basi di NLP costruendo un semplice bot | [lezione](../6-NLP/1-Introduction-to-NLP/translations/README.it.md) | Stephen |
| 17 | Attività NLP comuni ☕️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](../6-NLP/translations/README.it.md) | Approfondisci la tua conoscenza dell'NLP comprendendo i compiti comuni richiesti quando si tratta di gestire strutture linguistiche | [lezione](../6-NLP/2-Tasks/translations/README.it.md) | Stephen |
| 18 | Translation e analisi del sentimento ♥️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](../6-NLP/translations/README.it.md) | Traduzione e analisi del sentimento con Jane Austen | [lezione](../6-NLP/3-Translation-Sentiment/translations/README.it.md) | Stephen |
| 17 | Attività NLP comuni ☕️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](../6-NLP/translations/README.it.md) | Approfondire la conoscenza dell'NLP comprendendo i compiti comuni richiesti quando si tratta di gestire strutture linguistiche | [lezione](../6-NLP/2-Tasks/translations/README.it.md) | Stephen |
| 18 | Traduzione e analisi del sentimento ♥️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](../6-NLP/translations/README.it.md) | Traduzione e analisi del sentimento con Jane Austen | [lezione](../6-NLP/3-Translation-Sentiment/translations/README.it.md) | Stephen |
| 19 | Hotel romantici dell'Europa ♥️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](../6-NLP/translations/README.it.md) | Analisi del sentimento con le recensioni di hotel 1 | [lezione](../6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/translations/README.it.md) | Stephen |
| 20 | Hotel romantici dell'Europa ♥️ | [Elaborazione del linguaggio naturale](../6-NLP/translations/README.it.md) | Analisi del sentimento con le recensioni di hotel 2 | [lezione](../6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/translations/README.it.md) | Stephen |
| 21 | Introduzione alle previsioni delle serie temporali | [Time series](../7-TimeSeries/translations/README.it.md) | Introduzione alle previsioni delle serie temporali | [lezione](../7-TimeSeries/1-Introduction/translations/README.it.md) | Francesca |
| 22 | ⚡️ Utilizzo energetico mondiale ⚡️ - previsione di serie temporali con ARIMA | [Time series](../7-TimeSeries/translations/README.it.md) | Previsione di serie temporali con ARIMA | [lezione](../7-TimeSeries/2-ARIMA/translations/README.it.md) | Francesca |
| 23 | Introduzione al reinforcement learning | [Reinforcement learning](../8-Reinforcement/translations/README.it.md) | Introduzione al reinforcement learning con Q-Learning | [lezione](../8-Reinforcement/1-QLearning/translations/README.it.md) | Dmitry |
| Poscritto | Scenari e applicazioni ML del mondo reale | [ML in the Wild](../9-Real-World/translations/README.it.md) | Applicazioni interessanti e rivelanti applicazioni di ML classico del mondo reale | [lezione](../9-Real-World/1-Applications/translations/README.it.md) | Team |
| Poscritto | Scenari e applicazioni ML del mondo reale | [ML in natura](../9-Real-World/translations/README.it.md) | Applicazioni interessanti e rivelanti applicazioni di ML classico del mondo reale | [lezione](../9-Real-World/1-Applications/translations/README.it.md) | Team |
## Accesso offline
Si può eseguire questa documentazione offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Effettuare il fork di questo, [installare Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sulla propria macchina locale, quindi nella cartella radice di questo repo digitare `docsify serve`. Il sito web sarà servito sulla porta 3000 di localhost: `localhost:3000`.
Si può eseguire questa documentazione offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Effettuare il fork di questo repo, [installare Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sulla propria macchina locale, quindi nella cartella radice di questo repo digitare `docsify serve`. Il sito web sarà servito sulla porta 3000 di localhost: `localhost:3000`.
## PDF
@ -117,7 +117,7 @@ Si vorrebbe contribuire a una traduzione? Per favore leggere le [linee guida di
## Altri Programmi di Studi\
Il nostro team produce altri Programmi di Studi! Dare un occhiatat:
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- [Web Dev per Principianti](https://aka.ms/webdev-beginners)
- [IoT for Beginners](https://aka.ms/iot-beginners)
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- [IoT per Principianti](https://aka.ms/iot-beginners)
Roberto Pauletto
3 years ago