Deutsch
Francais
Nederlands
Svenska
Norsk
Dansk
Suomi
Espanol
Italiano
Portugues
Magyar
Polski
Cestina
Русский
La progettazione e l'addestramento di reti neurali profonde si basano su una sequenza articolata di fasi e componenti essenziali, che contribuiscono a garantire un apprendimento efficace e un'accurata classificazione dei dati. Un primo elemento fondamentale è la struttura della rete, la quale comprende strati convoluzionali, strati ReLU e strati completamente connessi (fully connected). Questi strati agiscono in sinergia per estrarre caratteristiche complesse dagli input, trasformandoli in rappresentazioni sempre più astratte. Nelle applicazioni di classificazione, alla fine della rete deve seguire uno strato Softmax che, associato a uno strato di classificazione, permette di ottenere probabilità distribuite sulle classi di output, rendendo così possibile la predizione finale.
Per l'addestramento delle reti neurali profonde, esistono due approcci principali: il training da zero (training from scratch) e il transfer learning. Il primo richiede una quantità significativa di dati e risorse computazionali per ottimizzare i pesi della rete partendo da una configurazione casuale, mentre il transfer learning sfrutta modelli preaddestrati, adattandoli a nuovi compiti con minori dati e tempi ridotti, mantenendo un'efficacia elevata soprattutto in scenari con dataset limitati.
Strumenti come MATLAB offrono applicazioni specifiche, quali l’Artificial Neural Networks (ANN) App e il Deep Network Designer (DND), che facilitano la progettazione, il training e la validazione delle reti. L’ANN App è indicata principalmente per reti neurali poco profonde (shallow), mentre il DND permette di costruire modelli più complessi e profondi, configurandoli e personalizzandoli attraverso un’interfaccia grafica avanzata. MATLAB inoltre fornisce due tipologie di app: una focalizzata sul machine learning e l’altra sul deep learning, entrambe essenziali per coprire differenti necessità di modellazione.
Le fasi più comuni nell’addestramento e nella validazione di una rete neurale profonda comprendono: la raccolta e preparazione dei dati, la creazione della struttura della rete, la divisione dei dati in set di training e validazione, l’addestramento vero e proprio della rete e infine la valutazione delle sue performance. La preparazione dei dati di input è cruciale e generalmente richiede operazioni come la normalizzazione, la scala dei dati, la pulizia e il trattamento di eventuali dati categorici o testuali, poiché la qualità e la rappresentatività dei dati influenzano direttamente la capacità predittiva del modello.
Nei progetti pratici, la definizione degli script e l’uso di dataset specifici facilitano l'applicazione concreta di questi concetti. Ad esempio, costruire un modello per la classificazione di tipi di automobili, usando immagini preprocessate e impostando correttamente il numero di epoche di addestramento, illustra come i modelli possano essere adattati a problemi reali. Analogamente, la costruzione di modelli per dataset tabellari, come quello per la classificazione del diabete, richiede attenzione particolare nella conversione di dati testuali in numerici e nella definizione della struttura degli strati input e output per una corretta categorizzazione.
Oltre a comprendere le procedure operative, è fondamentale per il lettore cogliere l'importanza di una scelta consapevole degli iperparametri, come il numero di epoche, la dimensione del batch e le funzioni di attivazione, che influenzano direttamente la convergenza e la generalizzazione del modello. La valutazione continua attraverso dati di validazione e test garantisce inoltre che la rete non sovradatti e mantenga una buona capacità di generalizzazione su dati non visti.
L'efficacia delle reti neurali profonde dipende quindi dalla combinazione equilibrata di progettazione accurata della rete, preparazione adeguata dei dati, scelta metodica dell'approccio di addestramento e uso appropriato degli strumenti software. Comprendere queste dinamiche consente di sfruttare appieno il potenziale del deep learning per risolvere problemi complessi in ambito scientifico, industriale e tecnologico.
Come funziona il classificatore Naive Bayes per dati continui e discreti?
Il classificatore Naive Bayes, nell’ambito della gestione di dati continui, si fonda tipicamente sull’assunzione che i valori continui associati a ciascuna classe siano distribuiti secondo una distribuzione normale o gaussiana. Per esempio, consideriamo un attributo continuo contenuto nel set di dati di addestramento. Prima si suddivide il dato in base alla classe, quindi si calcolano la media e la varianza corretta di Bessel di per ogni classe . Se si osserva un valore , la densità di probabilità può essere calcolata utilizzando la formula della distribuzione normale parametrizzata da e :
Questo modello è essenziale quando si lavora con dati che assumono valori continui, consentendo di stimare la probabilità che un dato valore appartenga a una specifica classe.
Nel caso delle caratteristiche discrete, tipiche per esempio nella classificazione di documenti (come nel filtraggio della posta indesiderata), le distribuzioni multinomiali e bernoulliane sono ampiamente utilizzate. Nel modello multinomiale, gli esempi o i vettori delle caratteristiche rappresentano la frequenza con cui certi eventi sono stati generati secondo una distribuzione multinomiale , dove è la probabilità che si verifichi l’evento . Un vettore di caratteristiche costituisce un istogramma, con che conta il numero di volte in cui l’evento è stato osservato in un’istanza. Questo è il modello di evento tipicamente adottato nella classificazione di documenti, dove gli eventi rappresentano l’occurrence di una parola in un documento. La probabilità di osservare un istogramma è data dalla multinomiale:
Quando espresso in logaritmi, il classificatore Naive Bayes multinomiale si trasforma in un classificatore lineare, permettendo di evitare errori di arrotondamento derivanti dal prodotto di numeri molto piccoli.
Il modello Bernoulli, invece, si basa su variabili booleane indipendenti, ovvero caratteristiche binarie che indicano la presenza o assenza di un termine. Questo modello è particolarmente utile nella classificazione di testi brevi, poiché modella esplicitamente anche l’assenza di termini. Se indica la presenza (1) o assenza (0) del termine , la probabilità di un documento dato una classe è calcolata come:
Non va confuso con il modello multinomiale con frequenze troncate a uno: Bernoulli considera la presenza/assenza, non la frequenza.
Per illustrare il modello gaussiano, si consideri un esempio reale di previsione della probabilità di diabete in base a predittori continui quali età, glucosio, pressione sanguigna e indice di massa corporea (BMI). Si selezionano dati per due classi: persone con diabete e persone senza diabete. Si calcolano quindi media e varianza per ciascun predittore e classe. Con questi parametri, si calcola la probabilità condizionata di ciascun predittore rispetto alla classe, quindi si moltiplicano queste probabilità per ottenere la probabilità complessiva (ignorando il denominatore, costante per tutte le classi). L’assegnazione della classe avviene tramite la regola di massima a posteriori (MAP), scegliendo la classe che massimizza la probabilità calcolata.
Nel codice di esempio in MATLAB, i dati sono organizzati in matrici e si calcolano in modo efficiente le medie e le varianze per ciascun predittore e classe. Questi parametri alimentano la distribuzione normale usata per stimare le probabilità condizionate, che a loro volta consentono di effettuare la classificazione.
È importante sottolineare come la robustezza del modello Naive Bayes derivi dall’assunzione di indipendenza condizionale tra le caratteristiche, semplificando enormemente i calcoli e rendendo possibile l’addestramento su dataset anche relativamente piccoli. Tuttavia, questa ipotesi è spesso violata nella pratica, il che può limitare la precisione, ma la semplicità del modello lo rende comunque un riferimento fondamentale in molti contesti di classificazione.
Comprendere le differenze tra i modelli multinomiale, Bernoulli e gaussiano è cruciale per scegliere il modello più adatto al tipo di dati e al problema specifico. Ad esempio, il modello multinomiale è ideale quando i dati sono rappresentati da conteggi o frequenze, mentre il modello Bernoulli è più indicato per dati binari, e il modello gaussiano per variabili continue.
Inoltre, è fondamentale considerare la stima accurata dei parametri (media, varianza o probabilità di presenza) e l’effetto delle trasformazioni come il logaritmo, che riducono gli errori numerici, specialmente quando si moltiplicano molte probabilità piccole.
Nel contesto di applicazioni reali, la scelta del modello e la preparazione dei dati influenzano profondamente i risultati. L’uso di tecniche di preprocessing, come la normalizzazione dei dati continui, o la selezione delle caratteristiche più rilevanti, può migliorare sensibilmente la performance del classificatore.
Infine, oltre al calcolo della probabilità condizionata, è importante tenere conto della probabilità a priori delle classi, che può essere stimata dalla frequenza delle classi nel dataset di addestramento, ed è un elemento chiave nel calcolo della probabilità a posteriori.