Modelli avanzati di machine learning come XGBoost, LightGBM, CatBoost.

Modulo 1: Machine Learning Avanzato Definizione e panoramica del Machine Learning. Differenze tra modelli tradizionali e modelli avanzati. Introduzione agli algoritmi basati su gradient boosting. Modulo 2: Concetti Fondamentali del Gradient Boosting Cos'è il gradient boosting. Come funziona il boosting. Teoria dei modelli di boosting rispetto ad altri algoritmi di apprendimento supervisionato. Modulo 3: Panoramica di XGBoost Storia e evoluzione di XGBoost. Architettura e concetti fondamentali di XGBoost. Funzionamento interno dell'algoritmo. Modulo 4: Ottimizzazione e Hyperparameter Tuning in XGBoost Tecniche di ottimizzazione per XGBoost. I principali iperparametri e il loro impatto. l'approccio per la selezione degli iperparametri. Modulo 5: Tecniche di Regularizzazione in XGBoost L'uso della regularizzazione L1 e L2. Come la regularizzazione aiuta a prevenire l'overfitting. Implicazioni della regularizzazione per il modello. Modulo 6: Introduzione a LightGBM Cos'è LightGBM e la sua differenza con XGBoost. Architettura di LightGBM: Gradient-based One-Side Sampling (GOSS) e Exclusive Feature Bundling (EFB). Vantaggi di LightGBM in termini di velocità e memoria. Modulo 7: Ottimizzazione e Hyperparameter Tuning in LightGBM I principali iperparametri in LightGBM e come influenzano le prestazioni. Tecniche di tuning per migliorare le performance. Come gestire dataset sbilanciati in LightGBM. Modulo 8: CatBoost: Un Introduzione Completa Cos'è CatBoost e come differisce da XGBoost e LightGBM. Il principio del gradient boosting con permutazioni ordinate. Vantaggi di CatBoost nella gestione di variabili categoriche. Modulo 9: Tecniche Avanzate di CatBoost Gestione dei dati categorici in CatBoost. Algoritmi avanzati per migliorare la qualità del modello. Autotuning in CatBoost: una guida ai metodi di selezione automatica degli iperparametri. Modulo 10: Gestione dei Dati e Preprocessing per Modelli di Boosting Tecniche di preprocessing dei dati per XGBoost, LightGBM e CatBoost. Come trattare i dati mancanti, outliers e variabili categoriche. Normalizzazione e scaling in modelli di boosting. Modulo 11: Valutazione dei Modelli: Metriche di Performance Principali metriche per la valutazione dei modelli: accuratezza, AUC, log-loss, ecc. Cross-validation e valutazione della generalizzazione dei modelli. Tecniche di analisi dei residui. Modulo 12: Impiego di XGBoost, LightGBM e CatBoost in Progetti di Machine Learning Discussione su casi d'uso di questi algoritmi in scenari reali. Strategie per il miglioramento delle performance in problemi complessi. Combinare più modelli (stacking) per ottenere performance superiori. Modulo 13: Tecniche di Ensemble con XGBoost, LightGBM e CatBoost Introduzione agli ensemble di modelli. Uso di tecniche come bagging, boosting e stacking per migliorare le performance. Creazione di modelli combinati per migliorare la robustezza. Modulo 14: Interpretabilià del Modello e Feature Importance L'importanza dell'interpretabilità nei modelli avanzati di boosting. Tecniche di interpretazione: SHAP, LIME e altre metodologie. Come capire e visualizzare l'importanza delle variabili nei modelli. Modulo 15: Best Practices e Sfide Future nel Machine Learning con Boosting Analisi delle best practices per l'implementazione di modelli di boosting. Limiti e potenzialità di XGBoost, LightGBM e CatBoost. Le tendenze future nell'uso dei modelli di boosting e nuove tecnologie emergenti.