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Struttura del corso
Introduzione e Configurazione dell'Ambiente
- Cos'è l'AutoML e perché è importante
- Configurazione degli ambienti Python e R
- Configurazione di desktop remoti e ambienti cloud
Esplorazione delle Funzionalità dell'AutoML
- Capacità principali dei framework AutoML
- Ottimizzazione degli iperparametri e strategie di ricerca
- Interpretazione delle uscite e log dell'AutoML
Come l'AutoML Seleziona gli Algoritmi
- Macchine a Gradiente Boosting (GBMs), Random Forests, GLMs
- Reti neurali e backends di deep learning
- Compromessi: accuratezza vs. interpretabilità vs. costo
Preparazione e Preprocessing dei Dati
- Lavorare con dati numerici e categoriali
- Ingegneria delle features e strategie di codifica
- Gestione dei valori mancanti e dell'imbilanciamento dei dati
AutoML per Diversi Tipi di Dati
- Dati tabulari (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT)
- Dati time-series (previsione e modellazione sequenziale)
- Compiti di testo e NLP (classificazione, analisi del sentiment)
- Classificazione delle immagini e computer vision (Auto-Keras, TensorFlow, PyTorch)
Distribuzione e Monitoraggio dei Modelli
- Esportazione e distribuzione di modelli AutoML
- Costruzione di pipeline per previsioni in tempo reale
- Monitoraggio del drift dei modelli e strategie di riatraining
Ensemble e Argomenti Avanzati
- Stacking e blending dei modelli AutoML
- Considerazioni sulla privacy e conformità
- Ottimizzazione del costo per l'AutoML su larga scala
Risoluzione dei Problemi e Case Studies
- Errori comuni e come risolverli
- Interpretazione delle prestazioni dei modelli AutoML
- Case studies da casi di utilizzo nell'industria
Riepilogo e Prossimi Passaggi
Requisiti
- Esperienza con algoritmi di machine learning
- Esperienza in programmazione Python o R
Pubblico di riferimento
- Analisti di dati
- Scienziati dei dati
- Ingegneri dei dati
- Sviluppatori
14 Ore
