Introduzione al Machine Learning
Crea Modelli di Apprendimento Automatico in Python, partendo da zero, capendo gli algoritmi e la matematica sottostante.
Comprendere i Modelli Predittivi, Partendo da Zero
Ti sei mai chiesto come funziona davvero un algoritmo che prende decisioni al tuo posto? Hai letto parole come “modello predittivo”, “regressore”, “classificatore”, ma non hai mai avuto il tempo (o il coraggio) di iniziare ad approfondire questi argomenti?
Se sei un data analyst, uno sviluppatore software, o una figura tecnica che non ha mai studiato Machine Learning, e senti il bisogno di rimanere aggiornato in un mercato sempre più orientato all’Intelligenza Artificiale, allora questo corso è pensato per te!
Attraverso esempi pratici in Python, ti guideremo passo dopo passo alla scoperta dei concetti fondamentali, senza farti perdere in formalismi accademici.
Infatti, per iniziare ad esplorare il Machine Learning, non ti serve una laurea in ingegneria, ma è sufficiente avere le giuste basi e la giusta mentalità, come ad esempio:
- Una conoscenza base di programmazione software (qualsiasi linguaggio va bene).
- La matematica del liceo scientifico o di un istituto tecnico — e un po' di voglia di rispolverarla.
- Curiosità, concentrazione e la determinazione a “stare sul pezzo”.
Perché Imparare il Machine Learning Adesso?
Negli ultimi anni, il mercato del lavoro italiano ha visto una crescita costante della domanda di competenze legate all’Intelligenza Artificiale e al Machine Learning.
Dal marketing all’ingegneria, dalla medicina alla logistica, i modelli di Machine Learning sono ormai ovunque, e le aziende cercano figure capaci di comprendere e applicare questi strumenti, ma il divario tra domanda e offerta di professionisti qualificati resta elevato.
Nel solo 2024, il settore dell’AI in Italia, come ricavi, ha superato 1,2 miliardi di euro, con un tasso di crescita annuo di oltre il 50% (fonte) Eppure, solo una minoranza delle imprese ha già adottato soluzioni basate su ML.
Formarsi oggi in Machine Learning significa entrare in un mercato in piena espansione, dove le competenze pratiche rappresentano un vantaggio competitivo concreto, sia per singoli professionisti che per team aziendali. Chi resta fuori da questi strumenti rischia di perdere competitività.
Conoscendo il Machine Learning, puoi automatizzare decisioni aziendali che richiederebbero tempo umano, ottimizzare i costi operativi, e ridurre gli errori dei collaboratori.
Ecco alcune realtà di business nelle quali il Machine Learning viene già usato ogni giorno:
E-commerce e Marketing
- Analisi predittiva dei comportamenti di acquisto.
- Segmentazione automatica dei clienti.
- Ottimizzazione delle campagne pubblicitarie.
Sanità e Medicina
- Diagnosi assistita su immagini mediche.
- Previsione del rischio clinico per pazienti.
- Scoperta di nuove molecole e farmaci.
Manifattura e Industria
- Manutenzione predittiva dei macchinari.
- Ottimizzazione dei processi produttivi.
- Previsione della domanda e gestione intelligente degli stock.
Logistica e Trasporti
- Ottimizzazione delle rotte di consegna.
- Previsione dei tempi di arrivo in tempo reale.
- Allocazione dinamica delle flotte e risorse.
Cosa ti porti a Casa con questo Corso?
Questo corso introduttivo è stato pensato per farti capire veramente come funzionano i principali modelli di Machine Learning, spiegandoti gli algoritmi, e la matematica usata dagli stessi.
Implementerai modelli di regressione, classificazione e clustering "da zero", utilizzando Python, aiutato solo da librerie di base come Pandas, NumPy e Matplotlib.
Ma perchè tutta questa "fatica"? Usare modelli già pronti è facile e comodo, ma, se siamo agli inizi, spesso non capiamo il loro funzionamento interno, ed essi ci appaiono come delle misteriose "black box".
Qui si impara in modo diverso, scrivendo tutto da zero, senza scorciatoie. Una volta che capisci come funziona un predittore, saprai anche quando usarlo, perché, e con quali parametri. In più, il corso è in presenza, con un docente "in carne ed ossa" che ti guida, risponde alle tue domande, e alle tue email. Imparerai a:
- Capire davvero cos’è (e cosa non è) il Machine Learning.
- Scrivere da zero i modelli fondamentali di regressione, classificazione e clustering, tramite il linguaggio Python, usando librerie di base come Numpy per eseguire calcoli su array e matrici.
- Come "insegnare" a una macchina: l'algoritmo di Discesa del Gradiente, e le relative varianti Batch, Stocastica e Mini-Batch.
- Migliorare la generalizzazione di un modello, ovvero la capacità di apprendere dai dati di addestramento, per fare previsioni corrette anche su nuovi dati mai visti prima.
- Leggere e valutare le performance di un modello.
- Manipolare e preparare i dati per l'addestramento del modello: pulizia, codifica, scalatura, selezione e riduzione delle variabili.
- Ridurre la dimensionalità del dataset con tecniche come PCA e LDA.
- Ottimizzare i modelli, scegliendo correttamente i loro iper-parametri.
- Costruire modelli Ensemble, che combinano più modelli diversi per ottenere un risultato migliore rispetto ad un singolo modello.
- Creare reti neurali semplici e capirne il funzionamento: dai fondamenti di forward propagation e backpropagation, fino all’implementazione di modelli in grado di affrontare compiti complessi di classificazione.
Il corso è interamente basato su Python, ad oggi il linguaggio più usato nel mondo del Machine Learning, del Deep Learning e dei Large Language Model. Scegliere Python significa poter contare su:
- Un ecosistema potente e maturo di librerie per l’analisi dei dati e la modellazione predittiva.
- Una comunità globale attivissima, con una vasta quantità di esempi, documentazione e risposte a ogni dubbio.
- Strumenti consolidati, già impiegati in ambito accademico e industriale.
Durante il corso userai alcune delle librerie fondamentali del ML moderno:
- Pandas per la gestione di dati tabellari.
- NumPy per il calcolo numerico.
- Matplotlib per la visualizzazione dei dati.
- Scikit-Learn per le funzioni di gestione del dataset, la valutazione delle performance dei modelli, preprocessing e pipeline di trasformazioni dei dati, e gli strumenti di ottimizzazione degli iperparametri. E anche per confrontare i nostri modelli con i predittori forniti dalla libreria.
Ok, Fammi Vedere Qualcosa!
Per farti un'idea del tipo di contenuti che troverai nel corso, dai un’occhiata ai post sul Machine Learning. Ad esempio:
Poi guarda l'indice degli argomenti, e, se vuoi, contattami per avere ulteriori informazioni a riguardo.
Che Modelli Implementeremo?
Classificazione
| Modello | Descrizione |
|---|---|
| Adaline | Uno dei primissimi modelli che hanno avuto rilevanza storica nell’ambito delle reti neurali e dell’apprendimento automatico. Lo useremo come "modello base" per studiare la Logistic Regression e le Neural Network. |
| Logistic Regression | Un modello di classificazione probabilistica (binaria), molto usato perché semplice, interpretabile e matematicamente elegante. |
| Logistic Regression (Multiclass) | Uso della strategia One-vs-Rest usata per estendere gli algoritmi di classificazione binaria alla gestione dei problemi di classificazione multiclasse. |
| Decision Tree Classifier | Un modello predittivo che prende decisioni seguendo una struttura ad albero. Molto intuitivo e interpretabile: simula il ragionamento umano a domande "sì/no" e relative risposte. |
| K-Nearest Neighbors | Un modello semplice e intuitivo che classifica un nuovo punto guardando ai suoi vicini. |
| Majority Vote Classifier | Un metodo di "ensemble learning" che combina più modelli base per ottenere una previsione unica. Funziona in modo simile a una "votazione democratica": ogni modello dà il proprio voto, e la decisione finale è la classe più votata. |
| Random Forest Classifier | Un metodo di "ensemble learning" che combina molti Decision Tree per ottenere classificazioni più affidabili e accurate rispetto ad un singolo albero decisionale. |
| AdaBoost Classifier | Un metodo di "ensemble learning" che costruisce un "modello forte" combinando più "modelli deboli" in modo adattivo, concentrandosi sugli errori ritornati da ogni iterazione di training. È stato uno dei primi metodi di boosting ed è ancora molto usato per la classificazione. |
| Gradient Boosting Classifier | Un metodo di "ensemble learning" che combina tanti modelli deboli in modo sequenziale, dove ogni nuovo modello cerca di correggere gli errori fatti dai modelli precedenti. È uno degli algoritmi più usati in pratica per problemi complessi di classificazione. |
| Neural Network | Una rete neurale con un singolo hidden layer è un modello che combina i dati di input in modo non lineare, per ottenere previsioni migliori rispetto a quelle fornite dai modelli lineari. In teoria, una rete neurale può essere considerata un "approssimatore universale di funzioni". |
Regressione
| Modello | Descrizione |
|---|---|
| Linear Regression | Un modello di base per stimare e prevedere valori numerici. È semplice, veloce e interpretabile. |
| Decision Tree Regressor | Decision Tree usato per la regressione. |
| Random Forest Regressor | Random Forest usato per la regressione. |
| Gradient Boosting Regressor | Gradient Boosting usato per la regressione. |
Clustering
| Modello | Descrizione |
|---|---|
| K-Means | Raggruppa i dati in K cluster (gruppi), in modo che i punti dentro lo stesso cluster siano più simili tra loro che con i punti di altri cluster. |
| Hierarchical Clustering | Crea a una struttura ad albero per mostrare i legami tra i dati. Non richiede di specificare il numero di cluster in anticipo. È utile per esplorare dataset e capire a diversi livelli di dettaglio come i dati si raggruppano. |
| DBSCAN | Raggruppa i punti che si trovano in regioni ad alta densità, e separa quelli in regioni a bassa densità (che considera rumore/outlier). Non richiede di specificare il numero di cluster in anticipo. È molto utile quando i cluster non hanno forme regolari, o quando si vuole anche rilevare il rumore nei dati. |
Indice Degli Argomenti
Di seguito puoi consultare l’indice degli argomenti completo. Ti ricordo che il corso segue un approccio pratico e orientato al codice: ogni argomento è spiegato con il supporto di script Python pronti all’uso e facilmente adattabili ai tuoi progetti.
- Cos'è il Machine Learning?
- Python per l'Elaborazione Scientifica
- Il Linguaggio Python
- Configurazione dell'Ambiente di Sviluppo
- Terminologia e Notazioni di Base
- Il Nostro Primo Modello di ML
- Viaggio nell'Iperspazio
- Adaline
- Introduzione
- Implementazione del Modello
- Esempi di Classificazione
- I Problemi di Adaline
- La Regressione Logistica
- Concetti di Base
- Introduzione
- Implementazione del Modello
- Esempi di Classificazione
- Il Confine Decisionale del Modello
- Alcune Metriche di Performance
- I Problemi della Regressione Logistica
- Classificazione Binaria e Multiclasse
- Discesa del Gradiente Batch, Stocastica e Mini-Batch
- Un Introduzione a Scikit Learn
- Generalizzazione del Modello
- Il Compromesso Bias-Varianza
- Train-Test Split e Cross-Validation
- La Regolarizzazione del Modello
- Curve di Apprendimento
- Calcolo delle Prestazioni
- Metriche di Performance
- La Curva ROC
- Metriche per la Classificazione Multiclasse
- Decision Tree
- Introduzione
- Implementazione del Modello
- Esempi di Classificazione
- La Regolarizzazione del Modello
- K-Nearest Neighbors
- Gestione dei Dati Mancanti
- Codifica dei Dati Categorici
- Scalatura delle Feature
- Feature Polinomiali
- Selezione delle Feature
- Introduzione
- Mutual Information
- Sequential Backward Selection
- Regolarizzazione L1
- Importanza delle Feature
- Principal Component Analysis
- Concetti di Base
- Introduzione
- Esempi di Utilizzo
- Linear Discriminant Analysis
- Concetti di Base
- Introduzione
- Esempi di Utilizzo
- Uso delle Pipeline
- Grid Search
- Randomized Search
- Nested Cross-Validation
- Curve di Validazione
- Introduzione
- Voto Maggioritario
- Bagging
- Random Forest
- Boosting
- AdaBoost
- Gradient Boosting
- Introduzione
- L'Algoritmo Generale
- L'Algoritmo di Classificazione
- Implementazione del Modello
- Esempi di Classificazione
- Regressione Lineare
- Introduzione
- Implementazione del Modello
- Esempi di Regressione
- Random Sample Consensus
- Metriche di Performance
- Decision Tree
- Random Forest
- Gradient Boosting
- L'Algoritmo di Regressione
- Implementazione del Modello
- Esempi di Regressione
- K-Means
- Il Metodo Elbow
- Il Metodo Silhouette
- Hierarchical Clustering
- DBSCAN
- Introduzione
- Forward Propagation
- Backpropagation
- Introduzione
- Output Layer
- Hidden Layer
- Primo Modello
- Implementazione
- Esempi di Classificazione
- Secondo Modello
- Implementazione
- Esempi di Classificazione
- Inizializzazione dei Pesi
Costo e Modalità di Offerta
Il corso online “Introduzione al Machine Learning”, con docente in presenza, della durata di 5 giorni (35 ore), è pensato per essere flessibile e modellabile sulle esigenze di professionisti e aziende. Ogni richiesta può variare per:
- Tipologia di corso: a catalogo (open class), oppure aziendale.
- Numero di partecipanti.
- Personalizzazione degli argomenti.
- Riduzione o estensione della durata.
Le soluzioni partono da €1.490,00 a persona per corsi a catalogo, e includono il materiale usato dal docente, gli esempi mostrati durante le lezioni, la registrazione dei video, ed il supporto via e-mail.
Il corso è disponibile anche in formato aziendale, con condizioni agevolate per gruppi e team di lavoro. Offriamo sconti personalizzati in base al numero di partecipanti, e alle esigenze formative specifiche della tua organizzazione.
Se desideri ricevere un’offerta adatta alle tue necessità, ti invitiamo a prenotare una call conoscitiva senza impegno.
Domande Frequenti (FAQ)
Il corso dura 5 giorni, di 7 ore ciascuno, per un totale di 35 ore. E' possibile personalizzare la durata, togliendo argomenti che, in un contesto di tempo limitato, possono apparire secondari. Contattaci per avere informazioni a riguardo.
Le lezioni vengono fornite online, con docente in presenza, a seconda delle necessità del cliente. La frequenza migliore è due volte a settimana, e la durata di ogni lezione è di 3,5 ore (tre ore e mezza).
Si, è possibile, ma lo sconsigliamo. L'argomento non è dei più facili, e per nostra esperienza, lezioni di 3,5 ore sono maggiormente produttive.
Si. Anzi, se vuoi imparare, è una cosa che ti consigliamo di fare!
Certamente. Per i team aziendali prevediamo forti sconti personalizzati in base al numero di partecipanti. Contattaci per avere informazioni a riguardo.
Questo corso è adatto a chi abbia almeno una conoscenza base di programmazione software (se conosci almeno un linguaggio di programmazione), e una conoscenza di matematica a livello di liceo scientifico o istituto tecnico. Dovresti sapere cos'è una funzione, cos'è una derivata, come si moltiplicano le matrici, ecc.
Non serve una laurea in materie scientifiche, ma la voglia di rispolverare qualche libro di scuola (di matematica, calcolo e statistica), di imparare, e di "stare sul pezzo". Il corso segue un approccio "top-down", dove si approfondiscono solo i concetti utili alla comprensione dell'argomento, e alla relativa implementazione software. Inoltre esso fornisce 202 esempi di codice commentati, fondamentali per fare pratica su un dato argomento.
No, basta avere la conoscenza di un qualsiasi linguaggio di programmazione, e la voglia di imparare.
Il corso propone 89 articoli in pdf, 202 esempi pratici in Python, e le registrazioni audio / video delle lezioni.
Si, il materiale didattico rilasciato ai partecipanti include 202 esempi in Python, commentati, che illustrano tutti i concetti spiegati durante il corso.
Sì, ti verranno fornite le registrazioni audio / video delle lezioni, che potrai vedere ogni volta che lo desideri.
Il Machine Learning è sempre più presente in numerosi settori, trasformando il modo in cui aziende e industrie operano e innovano. Di seguito, alcune delle applicazioni più rilevanti:
- Automazione dei processi:
Il machine learning è alla base dell’automazione industriale, consentendo di ottimizzare le attività operative e ridurre i costi grazie a sistemi intelligenti in grado di apprendere e adattarsi senza bisogno di intervento umano. - Modelli analitici e previsionali:
Le imprese adottano il machine learning per costruire modelli capaci di analizzare dati storici e prevedere scenari futuri, a supporto delle decisioni aziendali. - Sanità:
Il machine learning è un valido alleato nella diagnosi precoce di patologie, nella creazione di cure personalizzate e nella ricerca di nuovi farmaci, grazie alla sua capacità di individuare pattern complessi nei dati clinici. - Veicoli autonomi:
Le auto a guida autonoma utilizzano il machine learning per interpretare i dati provenienti dai sensori, riconoscendo ostacoli, segnali stradali e muovendosi in modo sicuro e indipendente. - Settore finanziario:
Le istituzioni bancarie si affidano al machine learning per individuare frodi, automatizzare operazioni di trading e migliorare la gestione dei rischi. - Commercio al dettaglio:
Nel retail, questa tecnologia permette di personalizzare l’esperienza d’acquisto, anticipare i comportamenti dei consumatori e migliorare la gestione della supply chain. - Marketing:
Il machine learning consente di suddividere il pubblico in segmenti mirati, perfezionare le campagne promozionali e prevedere l’efficacia delle iniziative di marketing. - Assistenti vocali e AI conversazionali:
Soluzioni come Alexa o Siri si basano sul machine learning per comprendere le richieste degli utenti e rispondere in maniera coerente e utile. - Robotica:
I robot, sia industriali che domestici, utilizzano il machine learning per orientarsi meglio nell’ambiente e interagire in modo più efficace con persone e oggetti. - Media e intrattenimento:
Piattaforme come Netflix o Spotify sfruttano il machine learning per offrire suggerimenti personalizzati basati sulle abitudini e preferenze degli utenti. - Cybersecurity:
In ambito sicurezza informatica, il machine learning viene impiegato per rilevare minacce in tempo reale, analizzando grandi volumi di dati e comportamenti sospetti. - Ricerca scientifica:
Supporta il lavoro dei ricercatori nell’elaborazione di grandi quantità di dati, accelerando le scoperte in campi come la genetica, la fisica e l’astrofisica.
Al termine del corso, sarai in grado di applicare le conoscenze acquisite sui seguenti problemi:
- Rilevamento email spam
- Abbandono del cliente
- Diagnosi medica automatizzata
- Previsione dei prezzi degli immobili
- Previsione del consumo energetico
- Segmentazione dei clienti
- Clustering di documenti
- Identificazione di anomalie nei dati
E molti altri ancora. Inoltre, avrai le basi per approfondire argomenti più complessi, quali il Deep Learning, i Large Language Model (come GPT), e la Generative AI.