Tuning dei modelli e hyperparameter optimization.

Modulo 1: Tuning dei Modelli Definizione e scopo del tuning dei modelli Differenza tra tuning dei modelli e ottimizzazione degli iperparametri Importanza del tuning per migliorare le performance dei modelli Modulo 2: Concetti Fondamentali degli Iperparametri Cosa sono gli iperparametri e come influenzano l'addestramento del modello Tipi di iperparametri (ad esempio, tasso di apprendimento, numero di alberi in Random Forest, profondità dei nodi in Decision Tree, ecc.) Rilevanza dell'ottimizzazione degli iperparametri per vari algoritmi Modulo 3: Tecniche di Ottimizzazione degli Iperparametri Ottimizzazione manuale Grid Search: come funziona e quando utilizzarlo Random Search: vantaggi rispetto al Grid Search Modulo 4: Search Space e Spazio degli Iperparametri Cos'è uno spazio degli iperparametri Come definire un buon spazio di ricerca per i modelli Rilevanza della dimensione dello spazio per l'efficacia del tuning Modulo 5: Valutazione delle Prestazioni del Modello Come misurare l'efficacia di un modello Metriche di valutazione comuni (accuracy, precision, recall, F1 score, AUC, ecc.) Importanza di una valida funzione obiettivo durante il tuning Modulo 6: Overfitting e Underfitting Definizioni di overfitting e underfitting Implicazioni per il tuning dei modelli Strategie per bilanciare bias e varianza Modulo 7: Ottimizzazione Bayesiana Cos'è l'ottimizzazione bayesiana Vantaggi rispetto al Grid Search e Random Search Applicazioni comuni dell'ottimizzazione bayesiana nei modelli di machine learning Modulo 8: Algoritmi di Ottimizzazione degli Iperparametri Algoritmi di ottimizzazione più comuni (ad esempio, L-BFGS, Adam, Gradient Descent) Differenze tra ottimizzazione globale e locale Come selezionare l'algoritmo di ottimizzazione giusto per il tuo problema Modulo 9: Cross-Validation nella Selezione degli Iperparametri Cos'è la cross-validation e come viene utilizzata per ottimizzare gli iperparametri Cross-validation K-fold: vantaggi e svantaggi Tecniche avanzate di cross-validation Modulo 10: Early Stopping come Strategia di Ottimizzazione Cos'è l'early stopping e come può migliorare il tuning Quando utilizzare l'early stopping Considerazioni pratiche su come implementarlo nel training Modulo 11: Regularizzazione per il Tuning dei Modelli Cos'è la regularizzazione e come funziona Tipi di regularizzazione (L1, L2, ElasticNet) Uso della regularizzazione per evitare l'overfitting durante il tuning Modulo 12: Hyperparameter Tuning per Modelli Lineari Ottimizzazione degli iperparametri nei modelli lineari (Regressione lineare, SVM lineare, ecc.) Importanza del tuning nei modelli di regressione Strategie di ottimizzazione per modelli lineari Modulo 13: Hyperparameter Tuning per Modelli Ad Albero Ottimizzazione degli iperparametri per Decision Trees, Random Forests, Gradient Boosting, XGBoost, ecc. Parametri chiave da ottimizzare per ciascun modello Approcci per migliorare l'efficienza computazionale durante il tuning Modulo 14: Tecniche Avanzate di Ottimizzazione degli Iperparametri Hyperparameter tuning con algoritmi evolutivi Meta-learning nell'ottimizzazione Ottimizzazione multi-obiettivo Modulo 15: Best Practices e Considerazioni Finali Best practices per l'ottimizzazione degli iperparametri Riflessioni sul trade-off tra tempo di calcolo e performance Raccomandazioni per l'adozione di strategie di tuning nei progetti reali