Piccola Guida per Iniziare con il Machine Learning

Image: Markus Winkler via Unsplash.com

Elenco in questo post un po’ di risorse per farsi una “infarinatura” sul machine learning. Per iniziare, potete dare una letta a queste pagine / video lezioni:

* https://medium.com/machine-learning-in-practice/a-gentle-introduction-to-machine-learning-concepts-cfe710910eb

* https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning

* https://www.youtube.com/watch?v=0VH1Lim8gL8 (state of the art 2020)

Molti articoli interessanti appaiono praticamente ogni giorno sul sito Towards Data Science.

Quello del machine learning è un settore molto ampio, probabilmente le parole-chiave con le quali dovrete stringere amicizia sono:

• Tecniche di manipolazione dati, feature engineering
• Modelli: neural networks, decision trees
• Obiettivi: classification, regression, metriche per stimare la qualità (accuracy, F1-score)
• Tecniche di “training” dei modelli: supervised learning, un-supervised learning / data clustering, Reinforcement learning
• Adversarial training (per es. GANs: generative adversarial networks)
• Come evitare overfitting

Strumenti di calcolo:

• Supercomputer / cluster…