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Machine Learning per Principianti - Un Curriculum

🌍 Viaggia intorno al mondo mentre esploriamo il Machine Learning attraverso le culture del mondo 🌍

I Cloud 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 Scikit-learn come libreria ed evitando il deep learning, che è trattato nel nostro curriculum AI for Beginners. Abbina queste lezioni al nostro curriculum 'Data Science for Beginners', per un'esperienza completa!

Viaggia con noi intorno al mondo mentre applichiamo queste tecniche classiche ai dati provenienti da diverse aree del mondo. Ogni lezione include quiz pre- e post-lezione, istruzioni scritte per completare la lezione, una soluzione, un compito e altro ancora. Il nostro approccio basato sui progetti ti permette di imparare costruendo, un metodo comprovato per far sì che le nuove competenze rimangano impresse.

✍️ 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

🎨 Grazie anche ai nostri illustratori Tomomi Imura, Dasani Madipalli e Jen Looper

🙏 Un ringraziamento speciale 🙏 ai nostri Microsoft Student Ambassador autori, revisori e collaboratori di contenuti, in particolare Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila e Snigdha Agarwal

🤩 Un'ulteriore gratitudine ai Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta per le nostre lezioni in R!

Per Iniziare

Segui questi passaggi:

1. Fai un Fork del Repository: Clicca sul pulsante "Fork" 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 collezione Microsoft Learn

Studenti, per utilizzare questo curriculum, fate un fork dell'intero repository sul vostro account GitHub e completate gli esercizi da soli o in 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 e "impara ad alta voce" compilando il rubric PAT appropriato. Un 'PAT' è uno Strumento di Valutazione del Progresso che è un rubric che compili per approfondire il tuo apprendimento. Puoi anche reagire ad altri PAT per imparare insieme.

Per ulteriori studi, ti consigliamo di seguire questi moduli e percorsi di apprendimento Microsoft Learn.

Insegnanti, abbiamo incluso alcune indicazioni su come utilizzare questo curriculum.

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Video esplicativi

Alcune lezioni sono disponibili in formato video breve. Puoi trovare tutti questi video integrati nelle lezioni o nella playlist ML for Beginners sul canale YouTube Microsoft Developer cliccando sull'immagine qui sotto.

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Incontra il Team

Gif di Mohit Jaisal

🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video sul progetto e sulle persone che lo hanno creato!

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Pedagogia

Abbiamo scelto due principi pedagogici durante la creazione di questo curriculum: garantire che sia basato su progetti pratici e che includa quiz frequenti. Inoltre, questo curriculum ha un tema comune per dargli coesione.

Garantendo che i contenuti siano allineati ai progetti, il processo diventa più coinvolgente per gli studenti e la ritenzione dei concetti sarà aumentata. Inoltre, un quiz a bassa pressione prima della lezione orienta lo studente verso l'apprendimento di un argomento, mentre un secondo quiz dopo la lezione garantisce un'ulteriore ritenzione. Questo curriculum è stato progettato per essere flessibile e divertente e può essere seguito interamente o in parte. I progetti iniziano in piccolo e diventano progressivamente più complessi entro la fine del ciclo di 12 settimane. Questo curriculum include anche un'appendice sulle applicazioni reali del ML, che può essere utilizzata come credito extra o come base per discussioni.

Trova il nostro Codice di Condotta, Contributi e linee guida per la Traduzione. Accogliamo con favore i tuoi feedback costruttivi!

Ogni lezione include

• sketchnote opzionale
• video supplementare opzionale
• video esplicativo (solo alcune lezioni)
• quiz di riscaldamento pre-lezione
• lezione scritta
• per le lezioni basate su progetti, guide passo-passo su come costruire il progetto
• verifiche delle conoscenze
• una sfida
• letture supplementari
• compito
• quiz post-lezione

Nota sulle lingue: Queste lezioni sono scritte principalmente 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'integrazione di blocchi di codice (di R o altre lingue) e un intestazione YAML (che guida come formattare gli output come PDF) in un documento Markdown. In quanto tale, serve come un eccellente framework di authoring per la data science poiché ti consente di combinare il tuo codice, il suo output e i tuoi pensieri scrivendoli in Markdown. Inoltre, i documenti R Markdown possono essere resi in formati di output come PDF, HTML o Word.

Nota sui quiz: Tutti i quiz sono contenuti nella cartella 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 Lezioni	Obiettivi di Apprendimento	Lezione Collegata	Autore
01	Introduzione al machine learning	Introduzione	Impara i concetti di base del machine learning	Lezione	Muhammad
02	La Storia del machine learning	Introduzione	Scopri la storia che sta alla base di questo campo	Lezione	Jen e Amy
03	Equità e machine learning	Introduzione	Quali sono le questioni filosofiche importanti sull'equità che gli studenti dovrebbero considerare quando costruiscono e applicano modelli di ML?	Lezione	Tomomi
04	Tecniche per il machine learning	Introduzione	Quali tecniche utilizzano i ricercatori di ML per costruire modelli di ML?	Lezione	Chris e Jen
05	Introduzione alla regressione	Regressione	Inizia con Python e Scikit-learn per i modelli di regressione	Python • R	Jen • Eric Wanjau
06	Prezzi delle zucche in Nord America 🎃	Regressione	Visualizza e pulisci i dati in preparazione per il ML	Python • R	Jen • Eric Wanjau
07	Prezzi delle zucche in Nord America 🎃	Regressione	Costruisci modelli di regressione lineare e polinomiale	Python • R	Jen e Dmitry • Eric Wanjau
08	Prezzi delle zucche in Nord America 🎃	Regressione	Costruisci un modello di regressione logistica	Python • R	Jen • Eric Wanjau
09	Una Web App 🔌	Web App	Costruisci una web app per utilizzare il tuo modello addestrato	Python	Jen
10	Introduzione alla classificazione	Classificazione	Pulisci, prepara e visualizza i tuoi dati; introduzione alla classificazione	Python • R	Jen e Cassie • Eric Wanjau
11	Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜	Classificazione	Introduzione ai classificatori	Python • R	Jen e Cassie • Eric Wanjau
12	Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜	Classificazione	Altri classificatori	Python • R	Jen e Cassie • Eric Wanjau
13	Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜	Classificazione	Costruisci una web app di raccomandazione utilizzando il tuo modello	Python	Jen
14	Introduzione al clustering	Clustering	Pulisci, prepara e visualizza i tuoi dati; introduzione al clustering	Python • R	Jen • Eric Wanjau
15	Esplorare i gusti musicali nigeriani 🎧	Clustering	Esplora il metodo di clustering K-Means	Python • R	Jen • Eric Wanjau
16	Introduzione all'elaborazione del linguaggio naturale ☕️	Elaborazione del linguaggio naturale	Impara le basi dell'NLP costruendo un semplice bot	Python	Stephen
17	Compiti comuni di NLP ☕️	Elaborazione del linguaggio naturale	Approfondisci le tue conoscenze di NLP comprendendo i compiti comuni richiesti per gestire le strutture linguistiche	Python	Stephen
18	Traduzione e analisi del sentiment ♥️	Elaborazione del linguaggio naturale	Traduzione e analisi del sentiment con Jane Austen	Python	Stephen
19	Hotel romantici d'Europa ♥️	Elaborazione del linguaggio naturale	Analisi del sentiment con recensioni di hotel 1	Python	Stephen
20	Hotel romantici d'Europa ♥️	Elaborazione del linguaggio naturale	Analisi del sentiment con recensioni di hotel 2	Python	Stephen
21	Introduzione alla previsione delle serie temporali	Serie temporali	Introduzione alla previsione delle serie temporali	Python	Francesca
22	⚡️ Consumo energetico mondiale ⚡️ - previsione con ARIMA	Serie temporali	Previsione delle serie temporali con ARIMA	Python	Francesca
23	⚡️ Consumo energetico mondiale ⚡️ - previsione con SVR	Serie temporali	Previsione delle serie temporali con Support Vector Regressor	Python	Anirban
24	Introduzione al reinforcement learning	Reinforcement learning	Introduzione al reinforcement learning con Q-Learning	Python	Dmitry
25	Aiuta Peter a evitare il lupo! 🐺	Reinforcement learning	Reinforcement learning con Gym	Python	Dmitry
Postscript	Scenari e applicazioni reali di ML	ML nel mondo reale	Applicazioni interessanti e rivelatrici del ML classico	Lezione	Team
Postscript	Debugging dei modelli di ML con RAI dashboard	ML nel mondo reale	Debugging dei modelli di Machine Learning utilizzando i componenti del dashboard Responsible AI	Lezione	Ruth Yakubu

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Accesso offline

Puoi eseguire questa documentazione offline utilizzando Docsify. Fai un fork di questo repository, installa Docsify sulla tua macchina locale e poi, nella cartella principale di questo repository, 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.

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