Cercare di configurare il proprio ambiente Python per il Machine Learning può essere scoraggiante. Se non hai mai configurato qualcosa del genere prima, potresti passare ore a giocherellare con diversi comandi cercando di farlo funzionare. Questo corso online gratuito incentrato sulla creazione di modelli ad alta precisione con Core Machine Learning ti introduce ai fondamenti del moderno apprendimento automatico. Spiegheremo l'apprendimento automatico e delineeremo alcuni esempi e gli usi dell'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico (ML) è lo studio di algoritmi informatici che migliorano automaticamente attraverso l'esperienza e i dati. Imparerai a conoscere il processo di apprendimento automatico. Jupyter è uno strumento web interattivo gratuito, open source. È un taccuino computazionale che i ricercatori possono utilizzare per combinare codice software, output computazionale e risorse multimediali in un unico documento. Forniremo una guida dettagliata su come

Ti mostreremo anche come far passare i valori attraverso livelli convoluzionali e tutte le interessanti elaborazioni che devi eseguire. Imparerai come costruire la tua rete neurale convoluzionale usando Keras. L'obiettivo del Machine Learning è imitare la mente umana. Ad esempio, puoi applicarlo per identificare oggetti o immagini, fare previsioni e persino analizzare e identificare il parlato. Questo corso ti mostrerà come creare un'app in grado di riconoscere la scrittura a mano usando CoreML, un framework di apprendimento automatico introdotto da Apple. Scopre il processo di importazione del modello in un progetto per utilizzarlo. Forniremo linee guida per eseguire il riconoscimento della grafia OCR utilizzando OpenCV, Keras e TensorFlow. Spiegheremo anche il processo di creazione di una previsione utilizzando un modulo CoreML per creare un gestore di richieste. Imparerai a gestire il risultato fornito da CoreML e a utilizzarlo per procedere ciclicamente. Inoltre, imparerai cosa è necessario per determinare il numero che stai prevedendo

Infine, questo corso ti insegnerà a importare il set di dati Iris in un file Python usando Scikit-learn. Imparerai a preparare e organizzare i dati e a caricarli correttamente in un modello. Tratteremo tutto ciò che devi sapere per iniziare a creare app più intelligenti e modelli ML personalizzati. CoreML è la base per framework e funzionalità specifici del dominio. Questo framework di machine learning supporta Vision per l'analisi delle immagini, Natural Language per l'elaborazione del testo. Supporta anche la voce per la conversione dell'audio in testo e l'analisi del suono per l'identificazione dei suoni nell'audio. Questo corso fornisce conoscenze pratiche su come integrare correttamente il Machine Learning nelle app iOS. Questo corso offrirà vantaggi significativi agli sviluppatori di siti Web e applicazioni, agli analisti di dati e a chiunque cerchi conoscenze di base sull'uso dell'ambiente Python. Registrati e inizia subito! Questo corso non è stato aggiornato con l'uso di modelli di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT