Indice
Imparare il Machine Learning in modo intuitivo e pratico.
Provare le librerie piรน potenti, ed in particolare Tensorflow, senza dover installare nulla.
Capire come si costruiscono modelli, ma anche come si possono utilizzare sistemi giร pronti.
- Corso autodidattico (https://g.co/mledu/studyjams),
- Meetup attivi,
- Slack https://googledevroma.slack.com (Link invito).
Tutti i link li trovi in cosa studiare.
...Il post รจ 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 puรฒ 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 รจ quella del Keynote del Google I/O 2018. Qui trovate il video sintetico.
Altra fonte interessante รจ il Corso Coursera How Google does Machine Learning. Questo link (valido fino al 18 maggio) vi da l'iscrizione gratuita.
Materiale del Corso
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.
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
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