MODULO 1
Problema e dati
obiettivo predittivo, variabile da stimare, qualità dei dati e separazione dei set di sviluppo e test.
Vibecoding
Corso Vibe Coding e Machine Learning: Creare Modelli Predittivi con l’AI
Il corso Vibe Coding e Machine Learning affronta lo sviluppo assistito di modelli predittivi. Approfondisce regressione, classificazione, clustering e previsione delle vendite, con attenzione alla preparazione dei dati e alla valutazione su esempi non usati per costruire il modello.
Comprendere. Applicare. Valutare.
Durata proposta12 ore
Programma6 moduli formativi
OrganizzazioneInformazioni su richiesta
Perché scegliere questo corso.
Un modello va confrontato con riferimenti semplici e dati appropriati. Il percorso aiuta a verificare ciò che il codice generato produce, distinguendo una prova promettente da un sistema affidabile.
LE COMPETENZE
Cosa imparerai.
- Scegliere un approccio coerente con il problema predittivo.
- Verificare la separazione tra dati di sviluppo e dati di test.
- Confrontare modelli e baseline usando metriche pertinenti.
- Comunicare errori e limiti dei risultati del prototipo.
IL PROGRAMMA
Un percorso, passo dopo passo.
MODULO 2
Regressione
costruire una prima stima numerica e confrontarla con una baseline.
MODULO 3
Classificazione
classi, probabilità, soglie e lettura degli errori.
MODULO 4
Clustering
preparazione delle variabili, raggruppamenti e interpretazione dei segmenti.
MODULO 5
Previsioni di vendita
struttura temporale, stagionalità, confronto dei risultati e limiti delle previsioni.
MODULO 6
Valutazione e interfaccia
metriche, rischio di leakage, test e presentazione dei risultati nel prototipo.
Cosa prevede il percorso
- Esercitazione applicativa descritta nel programma
A CHI È RIVOLTO
Trova il tuo punto di partenza.
- Data analyst e professionisti dei dati
- Analisti marketing e commerciali
- Sviluppatori e consulenti con basi quantitative
Prima di iniziare
- Conoscenze introduttive di statistica e analisi dei dati.
- Basi di Python o esperienza equivalente sono consigliate per verificare il codice.
Riferimenti e approfondimenti
Un esempio di applicazione
Prototipo che confronta una baseline e un modello su dati dimostrativi, espone una metrica di errore e consente di esplorare le stime, con una nota sulle condizioni in cui non utilizzarle.
FACCIAMO CHIAREZZA
Domande sul corso.
L’AI garantisce modelli accurati?
No. Qualità dei dati, disegno dell’esperimento e verifica delle metriche restano essenziali. Un risultato su pochi esempi non dimostra affidabilità su casi futuri.
Si imparano anche i limiti dei modelli?
Sì. Il programma include baseline, errori, leakage e limiti di generalizzazione, per riconoscere quando i risultati non supportano una decisione.
Qual è la durata proposta?
La durata proposta è di 12 ore. Calendario, articolazione delle sessioni, modalità e requisiti degli strumenti saranno confermati dalla scuola in base al percorso concordato.
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