Valutazione della qualità del modello e delle previsioni.

Modulo 1: la Valutazione dei Modelli Cos'è la valutazione del modello e perché è importante nel processo di machine learning. Concetti di overfitting e underfitting: cosa significano e come influenzano la qualità delle previsioni. Differenza tra la valutazione durante il training e quella in fase di test. Modulo 2: Metriche di Valutazione per Modelli di Classificazione le metriche di valutazione per i modelli di classificazione. Accuratezza, precisione, recall e F1-score: definizioni e calcolo. Curve ROC e AUC (Area Under Curve) per la valutazione della qualità del modello. Modulo 3: Matrice di Confusione Cos'è una matrice di confusione e come viene utilizzata per valutare i modelli di classificazione. Analisi delle componenti della matrice di confusione: veri positivi, veri negativi, falsi positivi, falsi negativi. Come interpretare la matrice di confusione per migliorare le previsioni. Modulo 4: Metriche di Valutazione per Modelli di Regressione le metriche di valutazione per modelli di regressione. Errore quadratico medio (MSE), errore assoluto medio (MAE), e R² (coefficiente di determinazione). Interpretazione di ciascuna metrica per determinare la qualità delle previsioni. Modulo 5: Valutazione delle Previsioni sui Dati Sbilanciati Come gestire e valutare i modelli quando i dati sono sbilanciati (ad esempio, in caso di classi rare). Uso della metrica F1-score per bilanciare precisione e recall in un dataset sbilanciato. Tecniche di campionamento per migliorare la qualità delle previsioni in contesti sbilanciati. Modulo 6: Cross-Validation: Tecniche e Benefici Cos'è la cross-validation e come viene utilizzata per valutare la qualità di un modello. Tipi di cross-validation: k-fold, leave-one-out, stratified. Vantaggi della cross-validation nel ridurre il rischio di overfitting e migliorare la generalizzazione. Modulo 7: Validation Set e Test Set: Differenze e Uso La differenza tra il set di addestramento, il set di validazione e il test set. Come utilizzare correttamente i set di dati per evitare la contaminazione e garantire una valutazione accurata. Importanza della divisione dei dati per testare e validare un modello. Modulo 8: Curva di Apprendimento: Comprensione e Analisi Cos'è una curva di apprendimento e come può essere utilizzata per monitorare la qualità del modello. Come le curve di apprendimento possono rivelare problemi di underfitting e overfitting. Interpretazione delle curve di apprendimento durante il training di un modello. Modulo 9: Misure di Affidabilità delle Previsioni Cos'è la calibrazione delle probabilità e come migliorare la qualità delle previsioni probabilistiche. Tecniche per misurare l'affidabilità di un modello: log-loss, Brier score. Metodi per migliorare la calibrazione del modello per ottenere previsioni più affidabili. Modulo 10: Analisi dei Residui nelle Previsioni Cos'è un residuo e perché è importante nell'analisi delle previsioni. Tecniche per esaminare i residui nei modelli di regressione: grafici dei residui e analisi dei pattern. Come i residui possono rivelare difetti nel modello e suggerire aree di miglioramento. Modulo 11: Analisi del Bias e della Varianza del Modello Concetti di bias e varianza nella valutazione di un modello. Come il bias elevato porta a un modello underfitting e la varianza elevata porta a un modello overfitting. Tecniche per bilanciare bias e varianza e migliorare la generalizzazione. Modulo 12: Valutazione dei Modelli su Dati Non Visti L'importanza di testare il modello su dati non visti per evitare l'overfitting. Come valutare la capacità di generalizzazione di un modello sui dati di test. Tecniche di validazione esterna e come utilizzarle per garantire una valutazione robusta. Modulo 13: Confronto tra Modelli: Come Scegliere il Migliore Come confrontare le performance di diversi modelli di machine learning. L'uso delle metriche per il confronto tra modelli: quale scegliere in base all'obiettivo (classificazione, regressione, ecc.). Considerazioni pratiche per scegliere il miglior modello in base alle metriche di valutazione. Modulo 14: Valutazione delle Performance nel Tempo Monitoraggio della performance del modello dopo il deployment: drift dei dati e degrado delle previsioni. Tecniche per monitorare continuamente la qualità delle previsioni in produzione. Come adattare il modello ai cambiamenti nei dati e alle nuove informazioni. Modulo 15: Best Practices per la Valutazione della Qualità del Modello Linee guida e best practices per la valutazione di modelli in progetti di machine learning. L'importanza di una buona comprensione delle metriche e di come applicarle correttamente. Come documentare e comunicare i risultati delle valutazioni ai team e alle parti interessate.