Modulo 1: Introduzione al Machine Learning
Lezione 1 - Concetti di base del Machine Learning
Lezione 2 - Tipi di Machine Learning: Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning
Lezione 3 - Applicazioni del Machine Learning

Modulo 2: Preparazione dei Dati per il Machine Learning
Lezione 1 - Pulizia dei dati: rimozione dei valori mancanti, normalizzazione dei dati
Lezione 2 - Feature Engineering: selezione delle caratteristiche rilevanti, creazione di nuove feature
Lezione 3 - Divisione dei dati in set di addestramento e test

Modulo 3: Modelli di Machine Learning
Lezione 1 - Regressione lineare e logistica
Lezione 2 - Alberi decisionali e foreste casuali
Lezione 3 - Support Vector Machines

Modulo 4: Valutazione delle Prestazioni dei Modelli
Lezione 1 - Metriche di valutazione: accurancy, precision, recall, F1-score
Lezione 2 - Curve di ROC e AUC
Lezione 3 - Cross-validation e tuning dei parametri

Modulo 5: Approfondimento sul Machine Learning
Lezione 1 - Modelli di clustering: K-means, DBSCAN
Lezione 2 - Algoritmi di riduzione della dimensionalità: PCA, t-SNE
Lezione 3 - Reti neurali artificiali e deep learning

(Questo corso è progettato per fornire una panoramica generale del Machine Learning, con un focus sull\'analisi dei dati e l\'applicazione di modelli di machine learning. Gli studenti acquisiranno conoscenze teoriche e pratiche per lavorare con algoritmi di machine learning e valutare le prestazioni dei modelli.)