[](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/)
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/)
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/)
[](http://makeapullrequest.com)
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/)
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/)
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/)
[](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott)
# Machine Learning for Beginners - Un Curriculum
> 🌍 Viaggia per il mondo mentre esploriamo il Machine Learning attraverso le culture del mondo 🌍
Gli Advocates di Microsoft sono lieti di offrire un curriculum di 12 settimane e 26 lezioni tutto dedicato al **Machine Learning**. In questo curriculum, imparerai ciò che a volte viene chiamato **machine learning classico**, utilizzando principalmente la libreria Scikit-learn ed evitando il deep learning, che è trattato nel nostro [curriculum AI for Beginners](https://aka.ms/ai4beginners). Abbina queste lezioni al nostro curriculum ['Data Science for Beginners'](https://aka.ms/ds4beginners)!
Viaggia con noi per il mondo mentre applichiamo 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 nostra pedagogia basata su progetti ti permette di imparare costruendo, un metodo provato per far sì che le nuove competenze restino impresse.
**✍️ Un grande grazie ai nostri autori** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu e Amy Boyd
**🎨 Grazie anche ai nostri illustratori** Tomomi Imura, Dasani Madipalli e Jen Looper
**🙏 Un ringraziamento speciale 🙏 ai nostri autori, revisori e contributori di contenuti Microsoft Student Ambassador**, in particolare Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila e Snigdha Agarwal
**🤩 Un ringraziamento extra agli Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta per le nostre lezioni in R!**
# Iniziare
Segui questi passaggi:
1. **Fork del Repository**: Clicca sul pulsante "Fork" nell'angolo in alto a destra di questa pagina.
2. **Clona il Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`
> [trova tutte le risorse aggiuntive per questo corso nella nostra raccolta Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
**[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, per utilizzare questo curriculum, fai il fork dell'intero repository nel tuo account GitHub e completa gli esercizi da solo o con un gruppo:
- Inizia con un quiz pre-lezione.
- Leggi la lezione e completa le attività, fermandoti e riflettendo a ogni verifica delle conoscenze.
- Cerca di creare i progetti comprendendo le lezioni piuttosto che eseguendo il codice della soluzione; tuttavia, quel codice è disponibile nelle cartelle `/solution` in ogni lezione orientata al progetto.
- Fai il quiz post-lezione.
- Completa la sfida.
- Completa il compito.
- Dopo aver completato un gruppo di lezioni, visita il [Forum di Discussione](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e "impara ad alta voce" compilando il rubrica PAT appropriata. Un 'PAT' è uno Strumento di Valutazione del Progresso che è una rubrica che compili per approfondire il tuo apprendimento. Puoi anche reagire ad altri PAT così possiamo imparare insieme.
> Per ulteriori studi, consigliamo di seguire questi moduli e percorsi di apprendimento [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
**Insegnanti**, abbiamo [incluso alcuni suggerimenti](for-teachers.md) su come utilizzare questo curriculum.
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## Video walkthroughs
Alcune delle lezioni sono disponibili come video brevi. Puoi trovare tutti questi in linea nelle lezioni, o nella [playlist ML for Beginners sul canale YouTube Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) cliccando sull'immagine qui sotto.
[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
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## Incontra il Team
[](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU "Promo video")
**Gif di** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
> 🎥 Clicca sull'immagine qui sopra per un video sul progetto e sulle persone che l'hanno creato!
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## Pedagogia
Abbiamo scelto due principi pedagogici mentre costruivamo questo curriculum: assicurarsi che sia **basato su progetti** e che includa **quiz frequenti**. Inoltre, questo curriculum ha un **tema comune** per dargli coesione.
Assicurando che il contenuto sia allineato con i progetti, il processo diventa più coinvolgente per gli studenti e la ritenzione dei concetti sarà aumentata. Inoltre, un quiz a basso rischio prima di una lezione imposta l'intenzione dello studente verso l'apprendimento di un argomento, mentre un secondo quiz dopo la lezione assicura una maggiore ritenzione. Questo curriculum è stato progettato per essere flessibile e divertente e può essere seguito in tutto o in parte. I progetti iniziano piccoli e diventano sempre più complessi alla fine del ciclo di 12 settimane. Questo curriculum include anche un postscript sulle applicazioni reali del ML, che può essere utilizzato come credito extra o come base per una discussione.
> Trova il nostro [Codice di Condotta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributi](CONTRIBUTING.md) e linee guida per [Traduzioni](TRANSLATIONS.md). Accogliamo con favore il tuo feedback costruttivo!
## Ogni lezione include
- sketchnote opzionale
- video supplementare opzionale
- video walkthrough (solo alcune lezioni)
- quiz di riscaldamento pre-lezione
- lezione scritta
- per lezioni basate su progetti, guide passo-passo su come costruire il progetto
- verifiche delle conoscenze
- una sfida
- letture supplementari
- compito
- quiz post-lezione
> **Una nota sulle lingue**: Queste lezioni sono principalmente scritte in Python, ma molte sono disponibili anche in R. Per completare una lezione in R, vai alla cartella `/solution` e cerca le lezioni in R. Includono un'estensione .rmd che rappresenta un **R Markdown** file che può essere semplicemente definito come un'integrazione di `code chunks` (di R o altre lingue) e un `YAML header` (che guida come formattare gli output come PDF) in un `Markdown document`. In quanto tale, serve come un eccellente framework di creazione per la data science poiché ti permette di combinare il tuo codice, il suo output e i tuoi pensieri permettendoti di scriverli in Markdown. Inoltre, i documenti R Markdown possono essere resi in formati di output come PDF, HTML o Word.
> **Una nota sui quiz**: Tutti i quiz sono contenuti nella [cartella Quiz App](../../quiz-app), per un totale di 52 quiz di tre domande ciascuno. Sono collegati all'interno delle lezioni ma l'app quiz può essere eseguita localmente; segui le istruzioni nella cartella `quiz-app` per ospitare localmente o distribuire su Azure.
| Numero Lezione | Argomento | Raggruppamento Lezione | Obiettivi di Apprendimento | Lezione Collegata | Autore |
| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: |
| 01 | Introduzione al machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Impara i concetti base dietro il machine learning | [Lezione](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
| 02 | La Storia del machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Impara la storia alla base di questo campo | [Lezione](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen e Amy |
| 03 | Equità e machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Quali sono le questioni filosofiche importanti sull'equità che gli studenti dovrebbero considerare quando costruiscono e applicano modelli ML? | [Lezione](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
| 04 | Tecniche per il machine learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Quali tecniche utilizzano i ricercatori di ML per costruire modelli di ML? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris e Jen |
| 05 | Introduzione alla regressione | [Regression](2-Regression/README.md) | Inizia con Python e Scikit-learn per i modelli di regressione | - [Python](2-Regression/1-Tools/README.md)
- [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html)
| |
| 06 | Prezzi delle zucche in Nord America 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Visualizza e pulisci i dati in preparazione per il ML | - [Python](2-Regression/2-Data/README.md)
- [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html)
| |
| 07 | Prezzi delle zucche in Nord America 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Costruisci modelli di regressione lineare e polinomiale | - [Python](2-Regression/3-Linear/README.md)
- [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html)
| |
| 08 | Prezzi delle zucche in Nord America 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Costruisci un modello di regressione logistica | - [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md)
- [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)
| |
| 09 | Una Web App 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Costruisci una web app per utilizzare il tuo modello addestrato | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
| 10 | Introduzione alla classificazione | [Classification](4-Classification/README.md) | Pulisci, prepara e visualizza i tuoi dati; introduzione alla classificazione | - [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md)
- [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | |
| 11 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Introduzione ai classificatori |
- [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)
- [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | |
| 12 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Altri classificatori |
- [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)
- [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | |
| 13 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Costruisci una web app di raccomandazioni usando il tuo modello | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
| 14 | Introduzione al clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Pulisci, prepara e visualizza i tuoi dati; introduzione al clustering |
- [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md)
- [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | |
| 15 | Esplorando i gusti musicali nigeriani 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Esplora il metodo di clustering K-Means |
- [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md)
- [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | |
| 16 | Introduzione all'elaborazione del linguaggio naturale ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Impara le basi dell'NLP costruendo un semplice bot | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
| 17 | Compiti comuni di NLP ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Approfondisci le tue conoscenze di NLP comprendendo i compiti comuni richiesti quando si lavora con le strutture linguistiche | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
| 18 | Traduzione e analisi del sentimento ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Traduzione e analisi del sentimento con Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
| 19 | Hotel romantici d'Europa ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Analisi del sentimento con le recensioni degli hotel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
| 20 | Hotel romantici d'Europa ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Analisi del sentimento con le recensioni degli hotel 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
| 21 | Introduzione alla previsione delle serie temporali | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Introduzione alla previsione delle serie temporali | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
| 22 | ⚡️ Utilizzo dell'energia mondiale ⚡️ - previsione delle serie temporali con ARIMA | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Previsione delle serie temporali con ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
| 23 | ⚡️ Utilizzo dell'energia mondiale ⚡️ - previsione delle serie temporali con SVR | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Previsione delle serie temporali con Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
| 24 | Introduzione al reinforcement learning | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Introduzione al reinforcement learning con Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
| 25 | Aiuta Peter a evitare il lupo! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
| Postscript | Scenari e applicazioni ML nel mondo reale | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Applicazioni interessanti e rivelatrici del ML classico | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team |
| Postscript | Debugging dei modelli in ML usando il dashboard RAI | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Debugging dei modelli di Machine Learning utilizzando i componenti del dashboard di Responsible AI | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
> [trova tutte le risorse aggiuntive per questo corso nella nostra collezione Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
## Accesso offline
Puoi eseguire questa documentazione offline utilizzando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fai un fork di questo repo, [installa Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sulla tua macchina locale, e poi nella cartella principale di questo repo, digita `docsify serve`. Il sito web sarà servito sulla porta 3000 del tuo localhost: `localhost:3000`.
## PDF
Trova un pdf del curriculum con i link [qui](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf).
## Aiuto Cercasi
Ti piacerebbe contribuire con una traduzione? Per favore leggi le nostre [linee guida per la traduzione](TRANSLATIONS.md) e aggiungi un problema preimpostato per gestire il carico di lavoro [qui](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues).
## Altri Curriculum
Il nostro team produce altri curriculum! Dai un'occhiata a:
- [AI for Beginners](https://aka.ms/ai4beginners)
- [Data Science for Beginners](https://aka.ms/datascience-beginners)
- [**Nuova Versione 2.0** - Generative AI for Beginners](https://aka.ms/genai-beginners)
- [**NUOVO** Cybersecurity for Beginners](https://github.com/microsoft/Security-101??WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
- [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners)
- [IoT for Beginners](https://aka.ms/iot-beginners)
- [Machine Learning for Beginners](https://aka.ms/ml4beginners)
- [XR Development for Beginners](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners)
- [Mastering GitHub Copilot for AI Paired Programming](https://aka.ms/GitHubCopilotAI)
**Disclaimer**:
Questo documento è stato tradotto utilizzando servizi di traduzione automatica basati su AI. Sebbene ci impegniamo per l'accuratezza, si prega di essere consapevoli che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua madre dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale umana. Non siamo responsabili per eventuali malintesi o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.