Tecniche di validazione e tuning dei modelli.

Modulo 1: la Validazione e al Tuning dei Modelli Cos’è la validazione e il tuning dei modelli Perché è importante la validazione per la costruzione di modelli robusti Obiettivi del tuning: migliorare la generalizzazione e ottimizzare le prestazioni Modulo 2: Concetti di Overfitting e Underfitting Definizione di overfitting e underfitting Come si manifestano durante l'addestramento dei modelli Come bilanciare complessità e capacità di generalizzazione Modulo 3: Suddivisione dei Dati: Training, Validation e Test La divisione dei dati in set di training, validation e test Importanza di ciascun set per l’addestramento, la validazione e la valutazione finale Proporzioni comuni per la suddivisione dei dati Modulo 4: Cross-Validation Cos’è la cross-validation e come viene utilizzata per valutare i modelli K-fold cross-validation: principi e implementazione teorica Leave-one-out cross-validation (LOOCV) e altre varianti Modulo 5: Holdout e Bootstrap Tecniche di holdout per la validazione Il metodo bootstrap per la valutazione dei modelli Vantaggi e svantaggi di queste tecniche rispetto alla cross-validation Modulo 6: Valutazione delle Prestazioni dei Modelli Come misurare le performance dei modelli di machine learning Metriche per la classificazione: accuratezza, precisione, recall, F1-score Metriche per la regressione: errore quadratico medio (MSE), errore assoluto medio (MAE) Modulo 7: Matrice di Confusione e Curve di Performance Cos’è la matrice di confusione e come interpretarla Curve ROC (Receiver Operating Characteristic) e AUC (Area Under the Curve) Curva di precisione-recall e la scelta della metrica più adeguata Modulo 8: Regularizzazione: L1 e L2 Cos’è la regularizzazione e come aiuta a prevenire l’overfitting L1 (Lasso) e L2 (Ridge): differenze e applicazioni Tecniche di regularizzazione in modelli lineari e non lineari Modulo 9: Grid Search per il Tuning dei Modelli Cos’è il Grid Search e come si applica per trovare i migliori iperparametri Come scegliere gli iperparametri da esplorare durante il tuning Come interpretare i risultati di un grid search e selezionare il modello migliore Modulo 10: Random Search e Bayesian Optimization Random Search e differenze rispetto al Grid Search Come funziona l'ottimizzazione bayesiana per il tuning degli iperparametri Vantaggi e svantaggi del Random Search e della Bayesian Optimization Modulo 11: Algoritmi di Ottimizzazione per il Tuning Tecniche di ottimizzazione per migliorare le prestazioni dei modelli Algoritmi di ottimizzazione stocastica: Gradient Descent, Adam, e Simulated Annealing Ottimizzazione della funzione di costo per migliorare l’efficacia del modello Modulo 12: Selezione delle Caratteristiche Cos’è la selezione delle caratteristiche e perché è importante nel machine learning Tecniche di selezione: eliminazione ricorsiva delle caratteristiche (RFE), selezione basata su alberi decisionali L'importanza della riduzione delle dimensioni per migliorare la generalizzazione Modulo 13: Ensemble Learning per Migliorare la Performance Cos'è l'ensemble learning e come funziona Algoritmi di ensemble: bagging (ad esempio, Random Forest), boosting (ad esempio, Gradient Boosting), stacking Come il tuning degli iperparametri influisce sugli ensemble Modulo 14: Valutazione e Tuning nei Modelli Non Supervisionati La validazione dei modelli non supervisionati (ad esempio, clustering) Metriche di valutazione per clustering: silhouette score, indice di Dunn Come eseguire il tuning dei parametri in modelli non supervisionati Modulo 15: L’importanza della Generalizzazione e delle Tecniche Avanzate di Tuning Teorie avanzate per migliorare la generalizzazione dei modelli Tecniche come l’early stopping nelle reti neurali e il bagging nei modelli complessi Come monitorare l’errore di generalizzazione durante il processo di tuning