Introduzione agli strumenti AutoML (Google AutoML, H2O.ai, TPOT).

Modulo 1: Introduzione all'AutoML Definizione di AutoML Perché l'AutoML sta diventando sempre più rilevante Storia e evoluzione dell'AutoML Applicazioni dell'AutoML in vari settori Modulo 2: Cos'è Google AutoML? Panoramica di Google AutoML Caratteristiche e vantaggi principali Struttura e integrazione con Google Cloud Tipi di modelli supportati da Google AutoML (vision, testo, traduzione, ecc.) Modulo 3: Architettura di Google AutoML Flusso di lavoro di Google AutoML Addestramento e personalizzazione dei modelli Monitoraggio delle prestazioni e ottimizzazione Integrazione con Google Cloud Platform Modulo 4: Funzionalità di Google AutoML per Computer Vision Creazione di modelli di riconoscimento immagini Allenamento dei modelli con dataset personalizzati Utilizzo delle API di Google AutoML Vision Impieghi concreti nella Computer Vision Modulo 5: Google AutoML per il Natural Language Processing (NLP) Creazione di modelli per l'analisi del testo Preprocessing dei dati di testo Tecniche di NLP supportate Applicazioni pratiche di NLP in Google AutoML Modulo 6: Cos'è H2O.ai? Panoramica di H2O.ai Differenze tra H2O.ai e altri strumenti AutoML Caratteristiche principali e vantaggi I principali algoritmi utilizzati in H2O.ai Modulo 7: Architettura di H2O.ai Flusso di lavoro H2O.ai Panoramica dei modelli AutoML in H2O.ai Gestione dei dati e delle variabili Ottimizzazione e validazione dei modelli Modulo 8: H2O.ai: Funzioni di Machine Learning e Deep Learning Modelli di regressione, classificazione e clustering Supporto per modelli di deep learning (neural networks) Supporto per modelli gradient boosting Come H2O.ai gestisce grandi volumi di dati Modulo 9: H2O.ai: Automazione dei flussi di lavoro Introduzione alla funzionalità AutoML di H2O.ai Impostazione dei parametri di auto-tuning Selezione e creazione dei modelli automatici Monitoraggio dei modelli e analisi dei risultati Modulo 10: Cos'è TPOT? Panoramica di TPOT e del suo utilizzo in Python I principali algoritmi di machine learning integrati in TPOT Differenze tra TPOT e altre librerie AutoML Vantaggi nell'uso di TPOT per l'automazione del machine learning Modulo 11: Architettura e flusso di lavoro di TPOT Flusso di lavoro di TPOT Selezione dei modelli tramite algoritmi genetici Parametrizzazione dei modelli Validazione e tuning automatico dei modelli Modulo 12: Automazione del Machine Learning con TPOT Automazione della pipeline di machine learning Creazione di modelli con pipeline automatizzate Come TPOT effettua la ricerca dei migliori iperparametri Confronto con altri strumenti AutoML in termini di prestazioni Modulo 13: Confronto tra Google AutoML, H2O.ai e TPOT Vantaggi e svantaggi di ogni piattaforma Utilizzo di ciascun strumento in diversi contesti Confronto delle prestazioni in scenari diversi Criteri per scegliere lo strumento AutoML più adatto Modulo 14: Considerazioni etiche e sfide nell'uso degli strumenti AutoML Bias nei modelli generati da AutoML Implicazioni etiche nell'uso di strumenti automatizzati Regolamentazione e privacy Sfide nell'affidabilità e interpretabilità dei modelli AutoML Modulo 15: Tendenze future nell'AutoML Evoluzione degli strumenti AutoML Prospettive future e innovazioni tecnologiche Integrazione con altre tecnologie emergenti (AI, IoT, Big Data) L'automazione del machine learning nel contesto della ricerca e dell'industria