Machine Learning Engineer

Modulo 1: Introduzione a Machine Learning Concetti fondamentali di machine learning. Tipi di machine learning: supervisionato, non supervisionato, e rinforzato. Modulo 2: Fondamenti di Python per Machine Learning Introduzione a Python per l'analisi dei dati. Librerie principali: NumPy, Pandas, Matplotlib. Modulo 3: Preprocessing dei Dati Pulizia e trasformazione dei dati. Gestione dei dati mancanti e outliers. Modulo 4: Supervised Learning - Regressione Concetti di regressione. Modelli lineari e non lineari. Valutazione delle prestazioni. Modulo 5: Supervised Learning - Classificazione Concetti di classificazione. Algoritmi di classificazione: SVM, Decision Trees, Random Forest. Modulo 6: Unsupervised Learning - Clustering Concetti di clustering. Algoritmi di clustering: K-Means, Hierarchical Clustering. Modulo 7: Feature Engineering Selezione e creazione di features. Importanza delle features. Modulo 8: Valutazione del Modello Metriche di valutazione: precision, recall, F1-score. Curve ROC e AUC. Modulo 9: Cross-Validation e Grid Search Tecniche per ottimizzare i modelli. Ricerca dei migliori iperparametri. Modulo 10: Deep Learning - Introduzione Concetti fondamentali di deep learning. Reti neurali: architetture e strati. Modulo 11: Deep Learning - Convolutional Neural Networks (CNN) Applicazioni di CNN in computer vision. Transfer learning. Modulo 12: Deep Learning - Recurrent Neural Networks (RNN) Applicazioni di RNN in sequenze temporali. Long Short-Term Memory (LSTM) e Gated Recurrent Unit (GRU). Modulo 13: NLP (Natural Language Processing) Concetti di elaborazione del linguaggio naturale. Applicazioni di machine learning in NLP. Modulo 14: Deploying Machine Learning Models Approcci per implementare modelli in produzione. Uso di container e servizi cloud. Modulo 15: Etica e Bias in Machine Learning Considerazioni etiche nel machine learning. Gestione del bias nei modelli.