Machine Learning Tensorflow StudyJam 1

May 09, 2018

Indice



Introduzione

Imparare il Machine Learning in modo intuitivo e pratico.
Provare le librerie più potenti, ed in particolare Tensorflow, senza dover installare nulla.
Capire come si costruiscono modelli, ma anche come si possono utilizzare sistemi già pronti.

Questi sono gli obiettivi principali di questo corso, basato su materiale prodotto da Google e su incontri di approfondimento con la consueta formula StudyJam:

Tutti i link li trovi in cosa studiare.

...Il post è vecchio di qualche mese?

Se l'argomento ti interessa puoi studiare il materiale indicato (ci sono molte esercitazioni) e risolvere i dubbi chiedendo sull'apposito canale slack #ml-studyjam https://googledevroma.slack.com (Link invito).

Cosa ci si può fare con il ML

Prima di affrontare come fare abbiamo cercato di comprenderne i vantaggi.
Durante l'incontro del 7 Aprile 2018 i partecipanti si sono divisi in 2 gruppi, Clienti ed Esperti. 
I "Clienti" hanno immaginato delle applicazioni smart e gli Esperti hanno indicato i metodi per poterle realizzare.

Ma una spiegazione illuminante è quella del Keynote del GooglI/O 2018. Qui trovate il video sintetico.


Altra fonte interessante è il Corso Coursera How Google does Machine Learning. Questo link (valido fino al 18 maggio) vi da l'iscrizione gratuita.

Materiale del Corso

Il corso è basato sul GooglMachine Learning Crash Course: https://g.co/mledu/studyjams

Non ci sono prerequisiti particolari e si possono fare esercitazioni Python senza bisogno di installare nulla.


Cosa studiare

Affrontate il Crash Course fino all'introduzione Tensorflow.

Seguite i lab Qwiklabs: https://google.qwiklabs.com/quests/34 - Baseline: Data, ML, AI che vi consentono di usare, tra l'altro, i servizi ML out of the box.


Incontro successivo 

Il prossimo incontro è fissato per sabato 12 maggio 2018.
Eventbrite



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