Tecniche avanzate di apprendimento non supervisionato e reinforcement learning.

Modulo 1: l'Apprendimento Non Supervisionato e al Reinforcement Learning Panoramica sull'apprendimento automatico: supervisato vs. non supervisato vs. reinforcement learning. Cos’è l’apprendimento non supervisionato e il suo ruolo nell’analisi dei dati. Cos’è il reinforcement learning e come si differenzia dagli altri paradigmi di apprendimento. Applicazioni comuni e sfide in entrambi i campi. Modulo 2: Fondamenti dell’Apprendimento Non Supervisionato Cos'è l'apprendimento non supervisionato e le sue principali tecniche. Clustering, riduzione della dimensionalità e associazione dei dati. Tecniche di clustering: K-means, DBSCAN, Agglomerative Clustering. Riduzione dimensionale: PCA (Principal Component Analysis), t-SNE, UMAP. Modulo 3: Modelli di Mixture e Expectation-Maximization (EM) Introduzione ai modelli di mixture e il loro utilizzo in apprendimento non supervisionato. Algoritmo Expectation-Maximization (EM) per la stima dei parametri in modelli probabilistici. Applicazioni di EM per clustering e modellizzazione dei dati. Come EM viene applicato in problemi complessi, come l'identificazione di sottogruppi di dati. Modulo 4: Apprendimento delle Rappresentazioni nei Modelli Non Supervisionati Cos’è l’apprendimento delle rappresentazioni e come viene utilizzato in tecniche non supervisionate. Autoencoder e varianti: Autoencoder Convoluzionali, Variational Autoencoders (VAE). Reti neurali per la riduzione della dimensionalità e per l’estrazione di caratteristiche. Applicazioni avanzate degli autoencoder per la generazione di dati e la rilevazione delle anomalie. Modulo 5: Tecniche Avanzate di Clustering Algoritmi di clustering avanzati: Agglomerative Clustering, DBSCAN, Mean Shift. K-means++ per un migliore inizializzazione dei centri di clustering. Clustering gerarchico e analisi delle distanze. La sfida della scelta del numero di cluster e tecniche per la validazione del clustering. Modulo 6: Algoritmi di Rilevazione delle Anomalie Cos'è la rilevazione delle anomalie e perché è cruciale in apprendimento non supervisionato. Algoritmi avanzati di rilevazione delle anomalie: Isolation Forest, One-Class SVM, LOF (Local Outlier Factor). Applicazioni di rilevamento delle anomalie in cybersecurity, monitoraggio delle transazioni, e manutenzione predittiva. Metodi per il miglioramento dell'accuratezza nella rilevazione delle anomalie. Modulo 7: Reinforcement Learning Cos'è il reinforcement learning e la sua differenza rispetto agli altri paradigmi di apprendimento. I concetti fondamentali del reinforcement learning: agenti, ambienti, azioni, ricompense, e politiche. La teoria dei processi decisionali di Markov (MDP) nel contesto del reinforcement learning. Algoritmi di base: Q-learning, SARSA (State-Action-Reward-State-Action). Modulo 8: Algoritmi di Reinforcement Learning Avanzati Algoritmi avanzati nel reinforcement learning: Deep Q-Networks (DQN), Double DQN, Dueling DQN. Utilizzo di politiche stocastiche: Policy Gradient, REINFORCE, e Actor-Critic. Tecniche di esplorazione vs. sfruttamento e metodi di esplorazione avanzata. Come migliorare la stabilità e la convergenza degli algoritmi di reinforcement learning. Modulo 9: Deep Reinforcement Learning Deep Reinforcement Learning (DRL) e la combinazione con reti neurali profonde. Tecniche avanzate per stabilizzare il training di DQN: Experience Replay, Target Networks. Modelli actor-critic avanzati: A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic), TRPO (Trust Region Policy Optimization). Applicazioni pratiche di DRL: giochi, robotica, trading algoritmico, ecc. Modulo 10: Algoritmi di Apprendimento per Rinforzo Inverso (Inverse Reinforcement Learning) Cos’è l’apprendimento per rinforzo inverso (IRL) e come si applica. Teoria dell’apprendimento per rinforzo inverso: apprendimento di politiche basate su ricompense non osservabili. Applicazioni dell’IRL nella robotica e nella modellazione del comportamento umano. Tecniche per l’ottimizzazione e la scalabilità dell’IRL. Modulo 11: Tecniche di Apprendimento Profondo nel Reinforcement Learning Come l'apprendimento profondo può migliorare le prestazioni del reinforcement learning. Architetture di rete neurale per DRL: Convolutional Neural Networks (CNNs) e Recurrent Neural Networks (RNNs). Metodi avanzati per l'addestramento di agenti in ambienti complessi e dinamici. Il ruolo del Transfer Learning e del Multi-Agent Reinforcement Learning. Modulo 12: Applicazioni di Reinforcement Learning nel Mondo Reale Applicazioni pratiche del reinforcement learning: robotica, automazione, giochi, e simulazioni. La gestione di grandi ambienti: come i modelli RL vengono utilizzati per ottimizzare processi complessi. Problemi di esplorazione in ambienti reali e la gestione della scarsità di ricompense. Tecniche di sicurezza e controllo per il reinforcement learning in applicazioni industriali. Modulo 13: Simulazioni e Ambienti di Apprendimento per il Reinforcement Learning Creazione e gestione di ambienti simulati per il reinforcement learning. Strumenti e librerie per il reinforcement learning: OpenAI Gym, Unity ML-Agents. Approccio di simulazione per l'addestramento di agenti e l’efficacia delle simulazioni reali. Considerazioni etiche e pratiche nella progettazione degli ambienti di apprendimento. Modulo 14: Valutazione e Ottimizzazione delle Performance in Apprendimento Non Supervisionato e Reinforcement Learning Come valutare la qualità dei modelli di apprendimento non supervisionato. Metodi di valutazione delle politiche nel reinforcement learning: reward tracking, errori di previsione. Tecniche di tuning dei parametri nei modelli avanzati. Approcci di analisi del comportamento degli agenti e miglioramento dell’efficienza. Modulo 15: Prospettive Future e Innovazioni in Apprendimento Non Supervisionato e Reinforcement Learning Le tendenze emergenti nell’apprendimento non supervisionato e reinforcement learning. Approcci ibridi: combinazione di tecniche supervisionate, non supervisionate e reinforcement learning. Il futuro dell’apprendimento rinforzato nell’industria e nella ricerca. Come prepararsi per il futuro: risorse, libri, e ambienti di sviluppo per rimanere aggiornati.