‫Ora, se hai già cercato l'apprendimento automatico, sai, c'è molto là fuori, alcune risorse consigliano l'apprendimento,
‫la matematica, le statistiche, la probabilità e anche di più prima di iniziare con la scienza dei dati
‫e l'apprendimento automatico.
‫E mentre questi argomenti sono importanti, cercare di impararli tutti prima di iniziare, metterci le mani
‫sopra è come cercare di far bollire l'oceano.
‫Invece, ciò che faremo è concentrarci sulla creazione di soluzioni pratiche e sulla scrittura di codice di apprendimento
‫automatico per ottenere informazioni dai dati.
‫Se ora sei un programmatore e hai una certa esperienza con Python, entro la fine di questo corso sarai
‫in grado di utilizzare le tue abilità di programmazione per costruire modelli di apprendimento automatico predittivo.
‫L'apprendimento automatico è disponibile in tre parti: raccolta dati, modellazione dati e distribuzione, in cui potresti prendere il tuo modello di
‫apprendimento automatico dopo aver eseguito i passaggi qui, fatto cosa?
‫Tra poco tratteremo questo quadro.
‫Potresti prendere questo modello di apprendimento automatico e distribuirlo agli utenti tramite la tua applicazione o tramite
‫un'API o qualcosa del genere.
‫Questo è ciò di cui parleremo.
‫Tratteremo la modellazione dei dati, il che significa che sarai in grado di prendere un set di dati e applicare
‫algoritmi di apprendimento automatico per trovare approfondimenti su quei dati, ad esempio.
‫I passaggi che tratteremo sono, numero uno, creare un framework che hai visto un po'
‫di uno schema che nella riga precedente, il numero due avrebbe abbinato quel framework una volta che lo avessimo
‫passato alla scienza dei dati disponibili e strumenti di apprendimento automatico.
‫Ciò significa che le persone hanno già avuto problemi simili a quelli che cercheremo di risolvere
‫in futuro.
‫Nel passato.
‫E così hanno creato strumenti per questi problemi.
‫Quindi impareremo per quali strumenti vengono utilizzati, per quali progetti di apprendimento automatico.
‫E poi per imparare tutto questo, impareremo facendo attraverso progetti che prevedono il passaggio uno e il
‫passaggio due per costruire un portfolio per mostrare il tuo lavoro e le tue capacità.
‫È stata posta la massima cura per concentrarsi su ciò che conta.
‫Quando ho iniziato ad apprendere l'apprendimento automatico, mi sono ritrovato confuso su cosa fare.
‫Troppo spesso passerei troppo tempo a pensare a qualcosa invece di scrivere codice e agire.
‫Quindi abbiamo progettato questo corso per evitarlo.
‫Invece di fare qualsiasi cosa da zero, utilizzeremo ciò che funziona per creare soluzioni
‫pratiche e allo stesso tempo apprendere l'apprendimento automatico e la scienza dei dati.
‫Ora diamo uno sguardo più approfondito al framework che utilizzeremo.