Modelli di Machine Learning: Selezione e Valutazione

Scegliere il modello di machine learning giusto può fare o disfare il tuo progetto di dati, eppure navigare nel mare degli algoritmi spesso risulta opprimente. Questo corso basato su testo demistifica come funzionano i diversi modelli, come elaborano i dati e come misurarne il successo. Attraverso spiegazioni chiare ed esercizi di autovalutazione strutturati, svilupperai un quadro per valutare le prestazioni del modello. Passerai dalla comprensione degli algoritmi lineari di base alla comprensione delle moderne reti neurali e dei concetti dei large language model, assicurandoti di poter selezionare con sicurezza il modello giusto per il problema giusto. Cosa imparerai: * Comprendere le differenze fondamentali tra modelli di apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo; * Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche chiave come accuratezza, precisione, richiamo e ROC-AUC; * Identificare insidie comuni come overfitting e underfitting e applicare tecniche di regolarizzazione; * Confrontare algoritmi classici con moderne architetture di deep learning; * Esplorare paradigmi di modelli contemporanei, inclusi modelli basati su transformer e vector embedding; * Praticare strategie di selezione del modello attraverso scenari realistici guidati dal testo e quiz concettuali. Il corso inizia con la terminologia essenziale e l'intuizione fondamentale dietro i modelli di base prima di progredire verso architetture complesse e metodologie di valutazione. Progettato per aspiranti data scientist, product manager e principianti curiosi, questo corso non richiede alcuna precedente esperienza di programmazione o matematica avanzata. Inizia a leggere oggi stesso per costruire una solida base concettuale nei modelli di machine learning.