Ho appena completato il corso “Complete A.I. Machine Learning and Data Science: Zero To Mastery”, un viaggio intenso tra algoritmi, modelli e dati, affrontato con l’approccio che preferisco: sperimentare, costruire e imparare divertendomi! 😃

📌 Durante il corso ho approfondito:

✅ Machine Learning & Data Science Framework

🔹 Tipologie di problemi di Machine Learning: regressione, classificazione, clustering e apprendimento per rinforzo
🔹 Tipologie di dati e metriche di valutazione: accuracy, precision, recall, ROC-AUC, RMSE e altro
🔹 Feature Engineering e preprocessing: gestione dei dati mancanti, encoding, scaling e trasformazioni
🔹 Modellazione: suddivisione dei dati (train/test/validation split), scelta del modello, iperparametri, tuning e sperimentazione

✅ Machine Learning e Deep Learning con TensorFlow 2.0

🔹 Implementazione di reti neurali dense, convoluzionali (CNN)
🔹 Utilizzo di Keras per la costruzione e il training di modelli avanzati
🔹 Transfer Learning per sfruttare modelli pre-addestrati ed ottimizzare le prestazion
🔹 Tecniche di fine-tuning e gestione dell’overfitting

✅ Data Science e visualizzazione con Pandas, Matplotlib e Seaborn

🔹 Manipolazione dati con Pandas: pulizia, aggregazione, gestione di dataset complessi
🔹 Visualizzazione dati con Matplotlib e Seaborn per insight chiari ed efficaci
🔹 Analisi esplorativa per comprendere pattern e correlazioni

💻 Progetti realizzati:

🔹 Heart Disease Detector – Modello di classificazione supervisionata per prevedere il rischio di malattie cardiache ❤️
🔹 Bulldozer Predictor – Modello di regressione su dati temporali per stimare il valore di un bulldozer in base allo storico delle vendite 🚜
🔹 Dog Vision – Modello di deep learning con Transfer Learning su TensorFlow 2.0 per classificare oltre 100 razze di cani basandosi su immagini 🐶

🔎 Perché questo traguardo è importante per me? Perché credo che l’apprendimento sia più efficace quando è pratico e stimolante. Costruire, sbagliare, migliorare… e ripetere! 🔁

Dog Vision: dall'idea al prodotto con Streamlit

💡 E non finisce qui!
Ho esteso il progetto Dog Vision rendendolo accessibile tramite un’applicazione web interattiva creata con Streamlit. 📸 🐕

🔹 Descrizione dell’app:
L’app consente di caricare un’immagine di un cane e identificare la sua razza utilizzando un modello di deep learning. L’interfaccia utente mostra la razza più probabile insieme a un grafico delle 10 razze più probabili con il relativo livello di confidenza.

🔜 Stay tuned! Nel prossimo post vi racconterò il funzionamento dell’app e il dietro le quinte del modello! 🚀

Ho seguito questo corso su Zero To Mastery, una piattaforma che promuove l’apprendimento pratico con progetti concreti e aggiornati sulle tecnologie più richieste.