Oh, ragazzi, eccola qui, la sezione dal suono più interessante dell'intero corso, l'apprendimento automatico.
Ora, durante il corso, abbiamo imparato che le macchine sono davvero molto brave in certe
cose, le macchine possono eseguire compiti molto, molto velocemente.
E abbiamo imparato tramite Python che possiamo controllare queste macchine e farle svolgere dei compiti per noi.
Ora, queste macchine o computer sono davvero bravi in cose che possiamo descrivere, giusto?
Che possiamo scrivere nel codice se altrimenti si blocca per fare qualcosa.
I computer sono davvero bravi a lavorare su compiti che hanno queste regole definite fino a una partita a
scacchi.
Destra.
Quando giochi a scacchi contro un computer, potremmo tecnicamente, se non altro, bloccarne molti per vedere come
spostare ogni pezzo e quali sono i pro ei contro.
Ma poi non appena smettiamo di avere queste regole specifiche, le cose iniziano a crollare.
Ad esempio, cos'è un gatto?
Se potessi descriverlo a un computer o devi programmare in Python e provare a scrivere quel codice in
Python, saresti in grado di farlo.
Voglio dire, certo, puoi dire, ehi, un gatto ha la pelliccia.
Un gatto ha i baffi, un gatto miagola.
Ma poi il computer ti chiede, cos'è un pasto?
Cos'è la pelliccia?
Le cose più difficili diventano da descrivere.
Più è difficile per noi dire alle macchine cosa fare.
In questa sezione, affronteremo questo problema e lo affronteremo usando qualcosa chiamato apprendimento
automatico, e ne avrete sicuramente sentito parlare perché è una parola d'ordine in questo momento nel nostro
settore, perché con l'apprendimento automatico, avete tante applicazioni.
Potremmo avere auto a guida autonoma, robot, elaborazione della visione, raccomandazione sull'elaborazione del
linguaggio, motori, traduzioni, previsioni sui prezzi delle azioni.
Ci sono così tante applicazioni.
L'obiettivo del machine learning è far sì che le macchine agiscano sempre di più come gli umani, perché più
diventano intelligenti, più aiutano noi umani a raggiungere i nostri obiettivi.
Ora, in questa sezione, esamineremo un po' di teoria per acquisire familiarità con questo argomento
e poi faremo tre progetti sia sulla scienza dei dati che sull'apprendimento automatico per comprendere un po' di più questo argomento.
Non preoccuparti.
Non farti intimidire.
Cercheremo di semplificare le cose e ci divertiremo lungo la strada.
Iniziamo.