Tecniche di regolarizzazione e ottimizzazione.

Modulo 1: la Regolarizzazione e Ottimizzazione Cos'è la regolarizzazione e l'ottimizzazione nel contesto del machine learning Importanza della regolarizzazione per evitare l'overfitting La relazione tra regolarizzazione e ottimizzazione: perché sono strettamente connesse Modulo 2: Concetti di Base della Regolarizzazione Definizione di regolarizzazione e obiettivi principali La penalizzazione della complessità del modello per migliorare la generalizzazione L'effetto della regolarizzazione sul bias e sulla varianza Modulo 3: L1 e L2 Regularization (Ridge e Lasso) Dettagli sulla regolarizzazione L1 (Lasso) e L2 (Ridge) Differenze principali tra Lasso e Ridge Combinazione di L1 e L2: ElasticNet e quando utilizzarlo Modulo 4: Regularizzazione nei Modelli Lineari Regolarizzazione nei modelli di regressione lineare e logistica Come L1 e L2 influenzano la selezione delle variabili nei modelli Vantaggi dell'utilizzo della regolarizzazione per la stabilità del modello Modulo 5: Regularizzazione nei Modelli Ad Albero Tecniche di regolarizzazione per Decision Trees, Random Forests e Gradient Boosting Penalizzazione della profondità degli alberi e numero di nodi Come la regolarizzazione migliora la capacità di generalizzazione nei modelli ad albero Modulo 6: Ottimizzazione e Funzione di Costo Cos'è una funzione di costo o di perdita Il ruolo della funzione di costo nell'ottimizzazione del modello Relazione tra regolarizzazione e funzione di costo Modulo 7: Gradient Descent: Fondamenti dell’Ottimizzazione Gradient Descent come tecnica di ottimizzazione Tipi di Gradient Descent: Batch, Stochastic e Mini-batch Come il Gradient Descent viene utilizzato per minimizzare la funzione di perdita Modulo 8: Ottimizzazione Stocastica e Varianti Avanzate Stochastic Gradient Descent (SGD) e varianti come Adam, AdaGrad, e RMSprop Vantaggi e svantaggi dell'ottimizzazione stocastica La scelta dell'ottimizzatore giusto in base al problema Modulo 9: Early Stopping come Tecnica di Ottimizzazione Cos'è l'early stopping e come funziona nel training del modello Come monitorare la validazione per prevenire l’overfitting Uso dell'early stopping in combinazione con la regolarizzazione Modulo 10: Tecniche di Regularizzazione Avanzate Dropout nelle reti neurali: come funziona e quando utilizzarlo Data Augmentation come forma di regolarizzazione Regolarizzazione basata su altre tecniche, come la normatura dei parametri Modulo 11: Ottimizzazione dei Modelli Complessi Tecniche di ottimizzazione per modelli complessi come le reti neurali profonde Batch Normalization e come influisce sull'ottimizzazione Ottimizzazione nella gestione della vanishing gradient problem Modulo 12: Regolarizzazione nelle Reti Neurali Il ruolo della regolarizzazione nelle reti neurali L2 regularization nelle reti neurali (Ridge) Tecniche avanzate come weight decay e layer-wise regularization Modulo 13: Overfitting e Underfitting: Impatti della Regolarizzazione Come la regolarizzazione aiuta a bilanciare overfitting e underfitting Effetti della regolarizzazione sui modelli molto complessi Strategie per scegliere il livello di regolarizzazione ideale Modulo 14: Hyperparameter Tuning per la Regolarizzazione Ottimizzazione degli iperparametri per la regolarizzazione L'importanza della selezione dei parametri di regolarizzazione come lambda Tecniche di tuning per L1, L2, e ElasticNet in vari modelli Modulo 15: Best Practices e Strategie Finali Best practices nella scelta e nell'applicazione di tecniche di regolarizzazione e ottimizzazione Approccio pratico per la selezione della regolarizzazione in progetti reali Come monitorare l'efficacia delle tecniche di regolarizzazione e ottimizzazione durante il processo di sviluppo