Dal principiante all'esperto: un piano di studio graduale per il Machine Learning

Ho chiesto a ChatGPT di prepararmi un piano di studio per approfondire l'argomento del machine learnign e questo è il risultato. Non ho ancora le competenze per valutarlo: se avete idee, integrazioni, suggerimenti per migliorarlo vi chiedo di lasciarlo nei commenti. Grazie

Fondamenti di matematica e statistica:

• Algebra lineare: vettori, matrici, operazioni, spazi vettoriali.
• Calcolo differenziale e integrale: derivate, integrali, regole di calcolo.
• Statistica: distribuzioni di probabilità, media, deviazione standard, inferenza statistica.

Concetti di base del machine learning:

• Introduzione al machine learning: definizioni, tipi di apprendimento, approcci.
• Supervised learning: regressione, classificazione, funzioni di costo, algoritmi (regressione lineare, regressione logistica, support vector machines, decision trees, random forests).
• Unsupervised learning: clustering, riduzione della dimensionalità, algoritmi (K-means, PCA).
• Valutazione del modello: metriche di valutazione, overfitting, underfitting, validation set, cross-validation.

Approfondimenti sull'algoritmi di machine learning:

• Reti neurali artificiali: struttura, funzionamento, tipologie (feedforward, convolutional, recurrent).
• Deep learning: architetture profonde, modelli pre-addestrati, trasferimento di apprendimento.
• Algoritmi di ottimizzazione: gradient descent, stochastic gradient descent, ottimizzatori avanzati (Adam, RMSprop).
• Regularizzazione: L1 regularization, L2 regularization, dropout.
• Tecniche di pre-processing dei dati: normalizzazione, codifica di variabili categoriche, gestione dei dati mancanti.

Approfondimenti sulle reti neurali convoluzionali (CNN):

• Architettura delle CNN: layer convoluzionali, pooling, fully connected layers.
• Utilizzo delle CNN per problemi di classificazione di immagini.
• Transfer learning con CNN pre-addestrate.
• Applicazioni delle CNN in computer vision.

Approfondimenti sulle reti neurali ricorrenti (RNN):

• Concetti di base delle RNN: memoria a breve termine, backpropagation through time.
• Architetture RNN avanzate: LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit).
• Utilizzo delle RNN per problemi di elaborazione del linguaggio naturale.
• Generazione di sequenze con le RNN.

Approfondimenti sulle reti neurali generative:

• Introduzione alle reti generative avversariali (GAN).
• Architettura delle GAN: generatore, discriminatore, funzione di loss.
• Applicazioni delle GAN: generazione di immagini, sintesi di suoni, generazione di testo.

Strumenti e framework di machine learning:

• Python come linguaggio di programmazione principale.
• Librerie di machine learning: scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch.
• Utilizzo di Jupyter Notebook per esperimenti e sviluppo di modelli.
• Utilizzo di ambienti di sviluppo come Anaconda o Google Colab.

Progetti e applicazioni pratiche:

• Realizzare progetti di machine learning su dataset di interesse.
• Partecipare a competizioni di machine learning su piattaforme come Kaggle e Bitgrit