Feature engineering avanzato.

Modulo 1: Feature Engineering Cos'è il Feature Engineering e perché è fondamentale per migliorare le performance dei modelli. Obiettivi e metodi: dalla raccolta dei dati alla loro trasformazione. L'importanza di una buona comprensione del dominio dei dati. Modulo 2: Preparazione dei Dati Gestione dei dati mancanti e delle anomalie. Tecniche di imputazione e loro impatti sui modelli. Normalizzazione e standardizzazione dei dati. Rimozione dei valori anomali (outliers). Modulo 3: Preprocessing delle Variabili Categoriali Encoding delle variabili categoriali: One-Hot Encoding, Label Encoding, e altre tecniche. Trattamento delle variabili ordinali e nominali. Utilizzo di tecniche come Target Encoding e Feature Hashing. Modulo 4: Feature Engineering per Dati Temporali Rilevamento e creazione di features temporali (giorno della settimana, mese, festività, ecc.). Tecniche avanzate di estrazione di caratteristiche temporali da serie storiche. Cicli stagionali e trend nei dati temporali. Modulo 5: Gestione delle Variabili Testuali Tecniche di trasformazione del testo: TF-IDF, Word2Vec, GloVe. Estrazione di informazioni rilevanti dalle descrizioni testuali (entità, relazioni, sentiment). Creazione di nuove features basate su metadati testuali (lunghezza, conteggio parole, frequenze). Modulo 6: Feature Engineering per Dati Immagine Trattamento delle immagini come dati numerici (pixel, colori, risoluzioni). Utilizzo delle tecniche di deep learning (es. convoluzioni) per estrarre caratteristiche complesse. Rappresentazione di immagini tramite tecniche di riduzione dimensionale. Modulo 7: Feature Interaction e Creazione di Nuove Variabili Creazione di variabili interazioni tra features esistenti (prodotti, somme, differenze). Tecniche di polinomializzazione e trasformazioni non lineari. Strategie per scoprire nuove relazioni tra variabili attraverso l'analisi dei dati. Modulo 8: Riduzione della Dimensionalità Tecniche di riduzione della dimensionalità: PCA, LDA, t-SNE. Selezione delle variabili più rilevanti attraverso approcci statistici (ANOVA, Correlazione, etc.). Approccio alla selezione automatica delle features più significative tramite metodi di albero (Random Forest, XGBoost). Modulo 9: Feature Engineering per Dati Multivariati Gestione delle variabili correlate e l'approccio multivariato. Creazione di features composte da combinazioni lineari e non lineari di variabili. Tecniche avanzate di selezione e combinazione delle features. Modulo 10: Approccio Alle Variabili Temporali Complesse Sfruttamento delle variabili di tipo time series per il rilevamento di pattern complessi. Creazione di features basate su lags, rolling windows, differenze temporali. Tecniche di smoothing e aggregazione per ridurre il rumore. Modulo 11: Feature Engineering per Dati Geospaziali Creazione di variabili geospaziali: distanza, aree, confini, mappatura. Uso delle coordinate geografiche per l’analisi spaziale. Tecniche avanzate di clustering spaziale e analisi dei dati geolocalizzati. Modulo 12: Feature Scaling e Trasformazioni Avanzate Approfondimento delle tecniche di scaling avanzate: robust scaling, min-max, log transformation. Tecniche di trasformazione per la gestione di distribuzioni non normali. La scelta del miglior tipo di scaling in base al modello di machine learning utilizzato. Modulo 13: Creazione di Features per Modelli Non Lineari Come trattare i dati per modelli come le reti neurali e le SVM. Introduzione a tecniche di feature selection per modelli non lineari. L’impatto delle funzioni di attivazione (ReLU, Sigmoid) sulla creazione delle variabili. Modulo 14: L’importanza della Feature Selection Tecniche di selezione delle caratteristiche: metodi wrapper vs metodi filter. Algoritmi di selezione delle caratteristiche (Sequential Forward Selection, Recursive Feature Elimination). Metodi di valutazione dell'importanza delle variabili nei modelli (SHAP, LIME). Modulo 15: Creazione di Features per Modelli Ensemble Utilizzo di ensemble methods (Random Forest, Gradient Boosting) per la creazione di nuove variabili. Come le tecniche di bagging e boosting influiscono sulle scelte delle features. Approcci avanzati per combinare modelli e features in un'unica pipeline di elaborazione.