La classificazione multiclasse dei suoni animali rappresenta una sfida complessa che coinvolge diverse fasi, dall’estrazione delle caratteristiche audio fino alla costruzione e valutazione del modello di machine learning. Per affrontare questa problematica si utilizzano tecniche avanzate di estrazione e selezione delle feature, che consentono di tradurre i segnali sonori in dati interpretabili da algoritmi.

Il processo inizia con la preparazione dei dati audio, dove è fondamentale assicurarsi che le caratteristiche estratte da ogni file corrispondano in termini di dimensioni e formato. Nel caso del dataset dei suoni animali, è stato necessario uniformare il numero di canali audio, eliminando i file con tre canali perché incompatibili con la funzione di estrazione, che richiede un numero di canali uniforme, solitamente due. Questo tipo di preprocessing è essenziale per evitare errori e garantire una corretta rappresentazione dei dati.

La finestra temporale di analisi gioca un ruolo cruciale: un oggetto di tipo audioFeatureExtractor viene configurato con una durata finestra di 30 ms e sovrapposizioni di 20 ms, per catturare adeguatamente le dinamiche del segnale. All’interno di questo oggetto, tutti i metodi di estrazione sono abilitati tramite un ciclo che li imposta su true, garantendo così un’analisi esaustiva delle caratteristiche audio.

Successivamente, viene applicata la selezione delle feature con l’algoritmo MRMR (Minimum Redundancy Maximum Relevance), che consente di identificare un sottoinsieme ottimale di caratteristiche, minimizzando la ridondanza tra di esse e massimizzando la loro rilevanza rispetto alle classi da predire. Questo è un passaggio chiave per migliorare le prestazioni del modello e ridurre la complessità computazionale.

Il modello di classificazione utilizzato è un K-Nearest Neighbors (KNN) addestrato sulle feature selezionate, con standardizzazione dei dati per normalizzare ciascuna colonna e facilitare l’apprendimento. La fase di training è accompagnata da una fase di valutazione, nella quale si analizzano singole finestre temporali estratte dal segnale audio di test. Le previsioni su queste finestre vengono aggregate tramite la funzione moda per ottenere un’unica classificazione a livello di file audio.

L’accuratezza complessiva viene poi visualizzata tramite una matrice di confusione, che mostra le performance del modello su tutto il set di test, evidenziando la capacità del sistema di distinguere tra le varie categorie di suoni animali.

È importante notare che la gestione del sampling rate è un aspetto tecnico non trascurabile: il campionamento dei file audio può variare (nell’esempio, 48.000 Hz) e il software deve poter effettuare il resampling automatico per evitare errori di mismatch. Inoltre, l’organizzazione dei dati con funzioni come cellfun(), repelem() e cat() è indispensabile per costruire correttamente le matrici di input e le etichette corrispondenti.

Un ulteriore elemento da considerare è la natura multidimensionale dei dati audio: ciò che appare come una matrice bidimensionale può nascondere una complessità maggiore, soprattutto quando si lavora con più canali audio o diverse finestre temporali. Il riconoscimento e la correzione di queste anomalie strutturali sono necessari per un’efficace estrazione e utilizzo delle feature.

La combinazione di tecniche di preprocessing rigoroso, estrazione e selezione accurata delle caratteristiche, e l’adozione di un algoritmo di classificazione robusto permette di affrontare con successo la classificazione multiclasse dei segnali audio animali, aprendo la strada a numerose applicazioni in ambiti come il monitoraggio ambientale, la zoologia e la robotica.

È fondamentale comprendere che dietro il successo del modello si cela un’attenta gestione dei dati, sia dal punto di vista tecnico che concettuale. La qualità delle feature estratte e la corretta corrispondenza con le etichette rappresentano il fondamento su cui si costruisce qualsiasi sistema di classificazione efficace. La standardizzazione e la selezione delle feature aiutano a evitare sovraccarichi computazionali e overfitting, migliorando la capacità di generalizzazione del modello.

Infine, il processo di valutazione, che passa dalla previsione di finestre singole a quella aggregata su interi file, evidenzia come la robustezza di un sistema non dipenda solo dalla precisione locale ma anche dalla coerenza delle decisioni nel loro insieme. Questo approccio consente di mitigare errori e migliorare la fiducia nelle previsioni, un aspetto cruciale soprattutto in applicazioni reali.

Come si costruiscono regole di associazione nel dataset modificato sul diabete utilizzando MATLAB?

Nel processo di analisi dati per la rilevazione del diabete, un passaggio fondamentale consiste nella preparazione e modifica del dataset originale per facilitare l’applicazione di modelli di apprendimento automatico. Nel caso specifico del dataset “Diabetes.csv”, sono stati estratti cinque attributi rilevanti: Glucosio (Glucose), Indice di Massa Corporea (BMI), Pressione Sanguigna (BP), Età (Age) e il risultato diagnostico (Outcome). Per poter analizzare e costruire regole di associazione efficaci, è stata applicata una binarizzazione di questi dati basata sul valore mediano di ciascuna delle prime quattro variabili.

La scelta della mediana come soglia per la conversione in valori binari è significativa: essa rappresenta un criterio robusto che divide il campione in due gruppi di dimensioni quasi uguali, riducendo l’influenza di valori estremi o outlier presenti nel dataset. Ogni dato viene quindi trasformato in 1 se superiore o uguale alla mediana, o in 0 se inferiore, semplificando l’interpretazione e l’analisi statistica successiva.

Dopo aver completato questa fase di preprocessing, i dati modificati vengono salvati in un nuovo file, garantendo che la struttura del dataset sia pronta per l’estrazione di regole di associazione. Queste regole sono espresse attraverso la relazione tra insiemi di variabili, nella forma di un antecedente che, se presente, suggerisce con una certa probabilità la presenza di un conseguente. Nel nostro esempio, l’associazione analizzata è {Glucose, BMI} → {Outcome}, ossia se una persona ha valori elevati sia di glucosio sia di BMI, qual è la probabilità che sia diagnosticata con il diabete?

Per valutare questa relazione vengono calcolate le metriche di Supporto, Confidenza e Lift. Il Supporto indica la frequenza con cui si presentano simultaneamente antecedente e conseguente nel dataset, la Confidenza rappresenta la probabilità che il conseguente avvenga quando si verifica l’antecedente, mentre il Lift fornisce una misura di quanto l’antecedente aumenti la probabilità del conseguente rispetto alla probabilità di occorrenza indipendente di quest’ultimo. Quest’ultima metrica è particolarmente importante perché consente di distinguere tra associazioni significative e correlazioni casuali.

Il codice MATLAB sviluppato per questo scopo effettua una scansione riga per riga del dataset, incrementando i contatori corrispondenti al verificarsi delle condizioni logiche per ciascuna delle metriche. In particolare, incrementa un contatore quando sia Glucosio, BMI e Outcome sono simultaneamente 1, un altro quando solo Glucosio e BMI sono 1, e un terzo quando solo Outcome è 1. Questi valori permettono di calcolare in modo diretto le metriche di interesse.

La metodologia esposta consente di costruire un modello interpretativo basato su regole facilmente comprensibili, che può essere applicato a dati medici reali per supportare decisioni diagnostiche. Il vantaggio principale di questa tecnica è la sua semplicità e trasparenza, che rende possibile comprendere chiaramente quali caratteristiche contribuiscono maggiormente alla diagnosi di diabete nel campione analizzato.

È essenziale considerare che la binarizzazione, pur facilitando l’analisi, comporta una perdita di informazioni relative alla distribuzione dettagliata dei valori originari. Inoltre, la scelta della mediana come soglia, sebbene robusta, può non essere ottimale per tutti i dataset o contesti clinici; in certi casi potrebbe essere più opportuno utilizzare soglie basate su criteri clinici o analisi più approfondite delle distribuzioni. La qualità delle regole di associazione dipende quindi fortemente dalla qualità e dalla rappresentatività dei dati, nonché dall’adeguatezza delle soglie scelte.

Infine, la valutazione delle metriche di Supporto, Confidenza e Lift deve essere accompagnata da un’attenta interpretazione clinica e statistica, poiché un valore elevato di una metrica non implica necessariamente un rapporto causale diretto tra variabili. È importante integrare queste analisi con ulteriori metodologie, quali l’analisi multivariata e il confronto con dati esterni, per garantire decisioni diagnostiche accurate e affidabili.

Come si costruisce un ambiente personalizzato in MATLAB Reinforcement Learning per il controllo motori e Simulink?

Nel contesto dello sviluppo di ambienti personalizzati per applicazioni di Reinforcement Learning (RL) in MATLAB, la creazione di un template ambiente rappresenta il primo fondamentale passo. Attraverso l’utilizzo di classi template, si definiscono proprietà critiche come il tempo di campionamento (Ts), la soglia di angolo di rotazione (AngleThreshold), e i parametri di ricompensa o penalità (RewardNormalMotor e PenaltyErrorMotor). La funzione set.Ts() consente di impostare un valore specifico per il tempo di campionamento, mentre set.AngleThreshold() aggiorna la soglia di angolo motore, adattandosi così alle esigenze di progetto. È importante notare che in questa fase nessun metodo viene definito come protetto, lasciando spazi vuoti per future implementazioni personalizzate.

Una volta definita la classe template, si procede con la sua istanziazione attraverso la semplice esecuzione del progetto. Il risultato restituito dalla console MATLAB permette di visualizzare immediatamente le proprietà dell’oggetto ambiente creato. Digitando il nome dell’oggetto nel Command Window, esso viene aggiunto all’area di lavoro (Workspace) e reso disponibile per l’uso all’interno del Reinforcement Learning Designer. Qui è possibile importare l’ambiente, selezionare l’algoritmo più idoneo — in questo caso il PPO (Proximal Policy Optimization) — e impostare i parametri di allenamento, come la modifica del numero massimo di episodi da 500 a 50 per velocizzare il processo di training. La procedura guidata di creazione agente fornisce un’interfaccia completa per configurare le opzioni di allenamento, consentendo di avviare la fase di addestramento e monitorarne i risultati direttamente in ambiente grafico.

La transizione dalla creazione di un ambiente template MATLAB a un ambiente Simulink richiede invece un approccio differente e più articolato. La costruzione di un modello Simulink tradizionale per un sistema di controllo ad anello chiuso deve contemplare elementi come l’ingresso (azione), il controllore, la pianta, il canale di feedback e la derivazione del segnale di errore. Successivamente, il modello tradizionale viene modificato per integrare l’agente RL al posto del controllore feedforward, consentendo così di trasformare il modello in un ambiente compatibile con il Reinforcement Learning Designer.

Fondamentale è la realizzazione di sottosistemi dedicati: blocchi per la generazione delle osservazioni, calcolo della ricompensa e la condizione di terminazione della simulazione (Is-Done). Il segnale Is-Done, scalare e booleano, indica la fine di un episodio e provoca l’arresto della simulazione una volta che la condizione è verificata. Le osservazioni, tipicamente costituite dallo stato e dalla ricompensa, vengono restituite all’agente per guidarne le decisioni. Tutti questi componenti sono realizzati mediante sottosistemi del Simulink Library, configurati e connessi opportunamente per garantire l’interazione corretta con l’agente e la pianta.

La costruzione del blocco Generating Observations avviene tramite l’assemblaggio di elementi fondamentali: porte di ingresso denominate (ad esempio speed_error e speed), operatori matematici (come Add), blocchi di derivazione discreta con guadagno configurabile (ad esempio K=0.05), e il Bus Creator per aggregare le uscite in un unico segnale di osservazione. La precisione nel nominare le porte e nel collegare i blocchi è cruciale per il funzionamento corretto dell’intero ambiente, oltre a garantire la compatibilità con gli strumenti di RL di MATLAB.

Un aspetto importante da comprendere è la natura integrata del sistema: l’ambiente Simulink, configurato tramite codice MATLAB, deve essere pienamente interoperabile con il Reinforcement Learning Designer per poter essere utilizzato senza soluzione di continuità nelle fasi di training e testing. Questo implica una corretta sincronizzazione tra la modellazione continua o discreta del sistema fisico e la logica di controllo dell’agente RL.

Oltre alla configurazione tecnica, è essenziale per il lettore avere chiaro il ruolo e la funzione dei segnali di feedback e delle condizioni di terminazione all’interno di un ambiente RL, poiché influenzano direttamente l’efficacia dell’apprendimento. Un ambiente ben costruito garantisce che l’agente riceva informazioni chiare e tempestive sul proprio comportamento, permettendo di ottimizzare la politica di controllo in modo efficiente. Inoltre, la scelta e la parametrizzazione dell’algoritmo di training, così come la definizione di criteri di stop e ricompense, rappresentano leve fondamentali per la riuscita di un progetto di RL applicato a sistemi reali come il controllo motori.

Come si crea e allena un agente DQN con MATLAB per ambienti personalizzati?

Quando si sviluppa un agente di reinforcement learning, in particolare un agente DQN (Deep Q-Network), è fondamentale assicurarsi che le dimensioni degli input e degli output dell'attore e del critico corrispondano esattamente alle specifiche di osservazione e azione dell'ambiente. Questo è un aspetto cruciale per l'integrazione corretta tra agente e ambiente. Un approccio consiste nel creare direttamente gli oggetti attore e critico, e poi usarli per costruire l’agente; tuttavia, un metodo più semplice e diretto, specie quando si dispone già di un ambiente personalizzato, è utilizzare le funzioni built-in di MATLAB per creare e addestrare l’agente.

La procedura tipica prevede innanzitutto l’estrazione delle informazioni di osservazione e azione dall’ambiente tramite le funzioni getObservationInfo() e getActionInfo(). Questi dati sono assegnati a oggetti locali che rappresentano lo spazio delle osservazioni e delle azioni, necessari per la costruzione dell’agente. Con tali dati, si invoca la funzione rlDQNAgent(), che crea l’agente DQN utilizzando le specifiche dell’ambiente. Un controllo successivo può essere effettuato tramite getAction() per verificare che l’agente produca azioni valide a partire da osservazioni campione.

Prima di iniziare l’addestramento vero e proprio, si configurano le opzioni di training attraverso l’oggetto rlTrainingOptions(). Questo consente di definire parametri come il numero massimo di episodi, i passi massimi per episodio, criteri di arresto basati su ricompense medie, e la modalità di visualizzazione del progresso del training. Ad esempio, impostare StopTrainingCriteria su "AverageReward" con un valore di soglia determina l’interruzione automatica del training quando l’agente raggiunge una performance soddisfacente.

L’addestramento si avvia con la funzione train(), passando l’agente, l’ambiente e le opzioni di training configurate. Durante il training, MATLAB aggiorna i parametri dell’agente al termine di ogni episodio e salva i risultati in un oggetto trainResults, che permette di riprendere la sessione di training in un secondo momento senza perdita di informazioni. Inoltre, il Reinforcement Learning Training Monitor visualizza in tempo reale l’evoluzione della ricompensa, facilitando il controllo visivo dei progressi.

In progetti più complessi, ad esempio con ambienti multi-agente, MATLAB mette a disposizione funzioni dedicate come rlMultiAgentTrainingOptions() per configurare opzioni specifiche di addestramento multi-agente, garantendo che la gestione e l’ordinamento degli agenti corrispondano esattamente a quelli definiti nell’ambiente.

L’uso pratico di questo flusso di lavoro è illustrato dall’esempio del controllo di un motore DC, dove l’ambiente personalizzato motor_func_env viene creato e caricato in Workspace. Successivamente, si costruisce un agente DQN attraverso uno script MATLAB che recupera le specifiche di osservazione e azione, crea l’agente, configura le opzioni di training e avvia l’addestramento. Le informazioni diagnostiche e di politica dell’agente creato vengono visualizzate in console, mentre i risultati dell’allenamento sono mostrati tramite grafici nel Training Monitor.

È importante notare come questa procedura standardizzata faciliti la sperimentazione con diversi agenti e la loro personalizzazione, rendendo MATLAB un ambiente potente e flessibile per applicazioni reali di reinforcement learning.

L’interpretazione profonda di questi strumenti evidenzia alcune considerazioni fondamentali: la perfetta corrispondenza tra spazio delle azioni e osservazioni è imprescindibile per evitare errori in fase di training; la definizione accurata dei criteri di arresto evita sovra-allenamenti o training incompleti; la capacità di riprendere il training consente iterazioni di ottimizzazione senza perdita di tempo; infine, la visualizzazione continua della progressione del training aiuta a individuare anomalie e valutare l’efficacia delle strategie adottate.

L’esperienza pratica insegna che, oltre agli aspetti tecnici, è essenziale comprendere la natura dell’ambiente e la dinamica del problema, poiché la qualità e la complessità dell’ambiente influenzano direttamente la scelta del tipo di agente e dei parametri di training. Ad esempio, in sistemi con dinamiche complesse o rumore elevato, è possibile che siano necessarie strategie di esplorazione più sofisticate o reti neurali più profonde. La selezione delle funzioni di valore e politiche di esplorazione deve essere sempre contestualizzata alla specifica applicazione per ottenere risultati efficaci e stabili.

Come si utilizza MATLAB ANFIS per prevedere i prezzi azionari e valutare i modelli?

Per prevedere i prezzi di chiusura delle azioni basandosi su dati di input come OPEN, HIGH, LOW e VOLUME, è necessario caricare un modello ANFIS precedentemente addestrato. Questo modello, salvato con estensione .fis, viene richiamato tramite la funzione di sistema readfis() che consente di importare il modello FIS nel workspace MATLAB. Successivamente, gli input vengono organizzati in una matrice per permettere la valutazione del modello, eseguita con la funzione evalfis(), la quale restituisce come output le previsioni dei prezzi di chiusura.

Un passo fondamentale nella valutazione del modello consiste nel confrontare graficamente i prezzi previsti con quelli reali. Sebbene si riscontri una differenza nei valori assoluti dovuta a un offset, ciò non compromette la validità del modello: infatti, l’obiettivo non è ottenere una corrispondenza esatta dei valori ma piuttosto cogliere la tendenza o l’andamento dei prezzi nel tempo, focalizzandosi sui punti di massimo e minimo, cioè sulle valli e sulle creste delle traiettorie. La somiglianza delle tendenze tra i due grafici permette di identificare efficacemente tali punti critici, utili per decisioni di acquisto o vendita.

MATLAB offre, oltre all’interfaccia APP, una serie di funzioni ANFIS nel Fuzzy Logic Toolbox che permettono una gestione più flessibile e professionale dei modelli neuro-fuzzy. Tra queste, genfis() consente di generare una struttura FIS basata sui dati di input, mentre anfis() svolge la doppia funzione di generazione e addestramento del modello, ottimizzandolo in base ai dati forniti. Opzioni specifiche per l’addestramento, come il numero di epoch, il tipo e il numero di funzioni di appartenenza, possono essere definite tramite funzioni come genfisOptions() e anfisOptions().

Il processo di addestramento prevede l’uso di un dataset di training e di uno di validazione, che consentono di monitorare e prevenire fenomeni di overfitting. Gli errori di training e di validazione sono visualizzati graficamente per ogni epoca, fornendo indicazioni utili sul progresso dell’apprendimento e sulla capacità predittiva del modello.

La normalizzazione dei dati di input è essenziale per garantire che tutte le variabili contribuiscano in modo equilibrato durante l’addestramento, evitando che variabili con valori assoluti maggiori dominino il processo. Questo passaggio permette di migliorare la qualità della previsione e la stabilità del modello.

È importante comprendere che la precisione assoluta dei valori previsti non è sempre necessaria o desiderabile. Nei sistemi finanziari, la capacità di cogliere i segnali di inversione di tendenza o di conferma di un trend è spesso più rilevante della previsione esatta del prezzo. Il modello ANFIS, combinando proprietà delle reti neurali e della logica fuzzy, si rivela particolarmente efficace in questo contesto perché riesce a modellare le relazioni non lineari e complesse tra le variabili di mercato, mantenendo al contempo un certo grado di interpretabilità.

Inoltre, l’uso di funzioni MATLAB per costruire, addestrare e valutare modelli ANFIS consente un’ampia personalizzazione e la possibilità di integrare facilmente ulteriori dati o variabili esplicative, migliorando così le prestazioni e l’adattabilità del sistema predittivo.

È cruciale per il lettore comprendere che il successo nell’applicazione di tecniche neuro-fuzzy non dipende solo dall’algoritmo in sé, ma anche dalla qualità e dalla preparazione dei dati, dalla corretta definizione dei parametri di addestramento e dalla valutazione critica dei risultati. Solo un approccio rigoroso e metodico può portare a modelli affidabili e utilizzabili in contesti reali, soprattutto in ambito finanziario dove le variabili sono molteplici e il mercato è soggetto a fenomeni imprevedibili.

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