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[](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/)
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[](http://makeapullrequest.com)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/)
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### 🌐 Supporto Multilingua
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#### Supportato tramite GitHub Action (Automatizzato e Sempre Aggiornato)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[Arabo](../ar/README.md) | [Bengalese](../bn/README.md) | [Bulgaro](../bg/README.md) | [Birmano (Myanmar)](../my/README.md) | [Cinese (Semplificato)](../zh-CN/README.md) | [Cinese (Tradizionale, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Cinese (Tradizionale, Macao)](../zh-MO/README.md) | [Cinese (Tradizionale, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croato](../hr/README.md) | [Ceco](../cs/README.md) | [Danese](../da/README.md) | [Olandese](../nl/README.md) | [Estone](../et/README.md) | [Finlandese](../fi/README.md) | [Francese](../fr/README.md) | [Tedesco](../de/README.md) | [Greco](../el/README.md) | [Ebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungherese](../hu/README.md) | [Indonesiano](../id/README.md) | [Italiano](./README.md) | [Giapponese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Khmer](../km/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malese](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalese](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norvegese](../no/README.md) | [Persiano (Farsi)](../fa/README.md) | [Polacco](../pl/README.md) | [Portoghese (Brasile)](../pt-BR/README.md) | [Portoghese (Portogallo)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Serbo (Cirillico)](../sr/README.md) | [Slovacco](../sk/README.md) | [Sloveno](../sl/README.md) | [Spagnolo](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Svedese](../sv/README.md) | [Tagalog (Filippino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraino](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md)
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> **Preferisci clonare localmente?**
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>
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> Questo repository include più di 50 traduzioni linguistiche, il che aumenta significativamente la dimensione del download. Per clonare senza traduzioni, usa lo sparse checkout:
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>
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> **Bash / macOS / Linux:**
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> ```bash
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
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> cd ML-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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> ```
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>
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> **CMD (Windows):**
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> ```cmd
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
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> cd ML-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
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> ```
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>
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> Questo ti dà tutto il necessario per completare il corso con un download molto più veloce.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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#### Unisciti alla nostra Community
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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Abbiamo in corso una serie Discord "imparare con l’AI", scopri di più e unisciti a noi su [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) dal 18 al 30 settembre 2025. Riceverai consigli e trucchi sull’uso di GitHub Copilot per la Data Science.
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# Apprendimento Automatico per Principianti - Un Curriculum
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> 🌍 Viaggia intorno al mondo mentre esploriamo il Machine Learning attraverso le culture del mondo 🌍
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I Cloud Advocates di Microsoft sono lieti di offrire un curriculum di 12 settimane, 26 lezioni interamente dedicato al **Machine Learning**. In questo curriculum, apprenderai ciò che a volte viene chiamato **machine learning classico**, utilizzando principalmente Scikit-learn come libreria ed evitando il deep learning, che è invece trattato nel nostro [curriculum AI per principianti](https://aka.ms/ai4beginners). Abbina queste lezioni al nostro ['Data Science per Principianti' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners), inoltre!
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Viaggia con noi intorno al mondo mentre applichiamo queste tecniche classiche a dati provenienti 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. La nostra didattica basata su progetti ti consente di imparare costruendo, un metodo comprovato per fissare nuove competenze.
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**✍️ Un sentito ringraziamento 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
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**🎨 Grazie anche ai nostri illustratori** Tomomi Imura, Dasani Madipalli e Jen Looper
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**🙏 Un ringraziamento speciale 🙏 ai nostri Microsoft Student Ambassador autori, revisori e contributori di contenuti**, in particolare Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila e Snigdha Agarwal
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**🤩 Ulteriore gratitudine ai Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta per le nostre lezioni R!**
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# Iniziare
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Segui questi passaggi:
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1. **Forka il Repository**: clicca sul pulsante "Fork" in alto a destra in questa pagina.
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2. **Clona il Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`
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> [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)
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> 🔧 **Hai bisogno di aiuto?** Consulta la nostra [Guida alla Risoluzione dei Problemi](TROUBLESHOOTING.md) per soluzioni ai problemi comuni di installazione, configurazione e utilizzo delle lezioni.
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**[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, per utilizzare questo curriculum, fate un fork dell’intero repo sul vostro account GitHub e completate gli esercizi da soli o in gruppo:
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- Iniziate con un quiz pre-lezione.
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- Leggete la lezione e completate le attività, facendo pause e riflettendo a ogni controllo del sapere.
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- Provate a creare i progetti comprendendo le lezioni, anziché eseguire il codice soluzione; comunque quel codice è disponibile nelle cartelle `/solution` di ogni lezione orientata al progetto.
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- Fate il quiz post-lezione.
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- Completate la sfida.
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- Completate il compito.
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- Dopo aver completato un gruppo di lezioni, visitate il [Forum di Discussione](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e "imparate ad alta voce" compilando la rubrica PAT appropriata. Un 'PAT' è uno Strumento di Valutazione dei Progressi, una rubrica che compilate per approfondire il vostro apprendimento. Potete anche reagire ad altri PAT così possiamo imparare insieme.
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> Per approfondire, consigliamo di seguire questi moduli e percorsi didattici di [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
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**Insegnanti**, abbiamo [incluso alcuni suggerimenti](for-teachers.md) su come utilizzare questo curriculum.
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## Video walkthrough
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Alcune lezioni sono disponibili come video brevi. Puoi trovarli tutti in linea nelle lezioni o nella [playlist ML for Beginners sul canale Microsoft Developer YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) cliccando sull’immagine sotto.
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[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
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## Incontra il Team
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[](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)
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**Gif di** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
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> 🎥 Clicca sull’immagine sopra per un video sul progetto e sulle persone che lo hanno creato!
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## Pedagogia
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Abbiamo scelto due principi pedagogici nel costruire questo curriculum: garantire che sia pratico e **basato su progetti**, e che includa **quiz frequenti**. Inoltre, questo curriculum ha un **tema** comune per dargli coesione.
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Garantendo che il contenuto sia allineato ai progetti, il processo diventa più coinvolgente per gli studenti e la ritenzione dei concetti è aumentata. Inoltre, un quiz a bassa pressione prima della lezione prepara l’intenzione dello studente ad apprendere 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 interamente o parzialmente. I progetti partono da semplici e diventano progressivamente più complessi entro la fine del ciclo di 12 settimane. Il curriculum include anche un postscript sulle applicazioni reali del ML, utilizzabile come credito extra o come base per la discussione.
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> Trova il nostro [Codice di Condotta](CODE_OF_CONDUCT.md), le linee guida per la [Contribuzione](CONTRIBUTING.md), le [Traduzioni](..) e la [Risoluzione dei Problemi](TROUBLESHOOTING.md). Accogliamo con favore il tuo feedback costruttivo!
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## Ogni lezione include
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- sketchnote opzionale
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- video supplementare opzionale
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- video walkthrough (solo alcune lezioni)
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- [quiz di riscaldamento pre-lezione](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
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- lezione scritta
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- per le lezioni basate su progetto, guide passo-passo su come costruire il progetto
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- controlli della conoscenza
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- una sfida
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- letture supplementari
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- compito
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- [quiz post-lezione](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
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> **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 file **R Markdown**, che può essere semplicemente definito come un'incorporazione di `blocchi di codice` (in R o altre lingue) e un `intestazione YAML` (che guida come formattare le uscite come PDF) in un `documento Markdown`. Come tale, serve come un eccellente framework di scrittura per la scienza dei dati poiché ti permette di combinare il codice, il suo output e i tuoi pensieri consentendoti di scriverli in Markdown. Inoltre, i documenti R Markdown possono essere renderizzati in formati di output come PDF, HTML o Word.
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> **Una nota sui quiz**: Tutti i quiz sono contenuti nella [cartella Quiz App](../../quiz-app), per un totale di 52 quiz con 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.
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| Numero Lezione | Argomento | Raggruppamento Lezione | Obiettivi di Apprendimento | Lezione Collegata | Autore |
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| 01 | Introduzione al machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Impara i concetti di base alla base del machine learning | [Lezione](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
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| 02 | La Storia del machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Impara la storia che sta alla base di questo campo | [Lezione](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy |
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| 03 | Equità e machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Quali sono le importanti questioni filosofiche sull'equità che gli studenti dovrebbero considerare quando costruiscono e applicano modelli ML? | [Lezione](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
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| 04 | Tecniche per il machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Quali tecniche usano i ricercatori ML per costruire modelli ML? | [Lezione](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen |
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| 05 | Introduzione alla regressione | [Regressione](2-Regression/README.md) | Inizia con Python e Scikit-learn per modelli di regressione | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau |
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| 06 | Prezzi delle zucche in Nord America 🎃 | [Regressione](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) | Jen • Eric Wanjau |
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| 07 | Prezzi delle zucche in Nord America 🎃 | [Regressione](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) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau |
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| 08 | Prezzi delle zucche in Nord America 🎃 | [Regressione](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) | Jen • Eric Wanjau |
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| 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 |
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| 10 | Introduzione alla classificazione | [Classificazione](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) | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
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| 11 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classificazione](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) | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
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| 12 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classificazione](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) | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
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| 13 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classificazione](4-Classification/README.md) | Costruisci una web app di raccomandazione usando il tuo modello | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
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| 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) | Jen • Eric Wanjau |
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| 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) | Jen • Eric Wanjau |
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| 16 | Introduzione al natural language processing ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Impara i concetti base della NLP costruendo un bot semplice | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
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| 17 | Compiti comuni NLP ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Approfondisci la tua conoscenza della NLP comprendendo i compiti comuni richiesti quando si lavora con strutture linguistiche | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
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| 18 | Traduzione e analisi del sentiment ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Traduzione e analisi del sentimento con Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
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| 19 | Hotel romantici d’Europa ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Analisi del sentiment con recensioni di hotel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
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| 20 | Hotel romantici d’Europa ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Analisi del sentiment con recensioni di hotel 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
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| 21 | Introduzione alla previsione di serie temporali | [Serie temporali](7-TimeSeries/README.md) | Introduzione alla previsione di serie temporali | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
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| 22 | ⚡️ Consumo Energetico Mondiale ⚡️ - previsione con ARIMA | [Serie temporali](7-TimeSeries/README.md) | Previsione di serie temporali con ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
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| 23 | ⚡️ Consumo Energetico Mondiale ⚡️ - previsione con SVR | [Serie temporali](7-TimeSeries/README.md) | Previsione di serie temporali con Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
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| 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 |
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| 25 | Aiuta Peter a evitare il lupo! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
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| Postfazione | Scenari e applicazioni reali di ML | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Applicazioni reali interessanti e rivelatrici del ML classico | [Lezione](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team |
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| Postfazione | Debugging di modelli ML usando il cruscotto RAI | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Debugging di modelli di machine learning usando i componenti del cruscotto Responsible AI | [Lezione](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
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> [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)
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## Accesso offline
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Puoi eseguire questa documentazione offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fai fork di questo repo, [installa Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sulla tua macchina locale, quindi nella cartella principale di questo repo digita `docsify serve`. Il sito web sarà servito sulla porta 3000 del tuo localhost: `localhost:3000`.
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## PDF
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Trova un pdf del curriculum con i link [qui](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf).
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## 🎒 Altri corsi
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Il nostro team produce altri corsi! Dai un’occhiata:
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<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
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### LangChain
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[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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### Azure / Edge / MCP / Agents
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[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Serie di AI Generativa
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Apprendimento Base
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
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[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Serie Copilot
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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## Ottenere Aiuto
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Se ti blocchi o hai domande mentre impari il Machine Learning o costruisci applicazioni AI, non preoccuparti — l’aiuto è disponibile.
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Puoi partecipare alle discussioni con altri studenti e sviluppatori, fare domande e condividere le tue idee con la comunità.
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- Partecipa alla comunità per fare domande e imparare con gli altri
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- Discuti concetti di Machine Learning e idee per progetti
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- Ricevi indicazioni da sviluppatori esperti
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Una comunità di supporto è un ottimo modo per migliorare le tue competenze e risolvere i problemi più rapidamente.
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[Microsoft Foundry Discord Community](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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Se riscontri bug, errori o hai suggerimenti per miglioramenti, puoi anche aprire un **Issue** in questo repository per segnalare il problema.
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Per feedback sul prodotto o per cercare post esistenti nella community, visita il Forum degli Sviluppatori:
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[](https://aka.ms/foundry/forum)
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## Ulteriori Consigli per l’Apprendimento
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- Rivedi i notebook dopo ogni lezione per una migliore comprensione.
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- Esercitati a implementare algoritmi per conto tuo.
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- Esplora set di dati reali utilizzando i concetti appresi.
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**Disclaimer**:
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Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per l’accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatizzate possono contenere errori o inesattezze. Il documento originale nella sua lingua nativa deve 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.
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