L’intelligenza artificiale (IA) rappresenta essenzialmente un processo di apprendimento e decisione volto a derivare o prevedere risultati possibili partendo da dati in ingresso. Questo processo si articola in quattro approcci fondamentali, ma i più rilevanti e approfonditi sono i primi tre: l’apprendimento basato sull’esperienza, l’apprendimento attraverso dati di input e output, e l’apprendimento che avviene grazie all’interazione con l’ambiente.

Il primo metodo, che si collega ai sistemi di inferenza fuzzy (FIS), combina input e regole di controllo derivanti dall’esperienza umana o di esperti per dedurre output. Questo approccio è caratterizzato da una gestione dell’incertezza e della vaghezza, utile in contesti in cui i dati non sono perfettamente definiti. Il secondo approccio impiega il machine learning (ML), che si fonda su dati di input etichettati o meno, dando luogo a modelli di apprendimento supervisionato o non supervisionato. Il terzo, infine, si rifà al reinforcement learning, in cui un agente apprende e si adatta in tempo reale tramite l’interazione con l’ambiente, modificando il proprio comportamento in base ai risultati ottenuti.

Le tecniche intelligenti che costituiscono il cuore dell’IA si suddividono principalmente in tre categorie: sistemi di inferenza fuzzy, algoritmi di machine learning e algoritmi di deep learning. Il deep learning è una branca del machine learning che si avvale di reti neurali profonde, con molteplici strati e nodi, addestrate su coppie input-output per realizzare modelli capaci di decisioni autonome.

Nel machine learning, si distinguono quattro processi fondamentali: l’apprendimento supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato e quello per rinforzo. Tuttavia, la trattazione si concentra sui primi tre, per la loro rilevanza pratica e ampia applicazione. Gli apprendimenti supervisionato e non supervisionato sono considerati offline, poiché i modelli vengono addestrati prima di essere utilizzati autonomamente; mentre l’apprendimento per rinforzo è un processo online, dinamico e continuo, dove l’agente evolve costantemente in risposta agli stimoli ambientali.

Una sottile ma importante differenza riguarda il rapporto tra reti neurali e machine learning: la rete neurale rappresenta una struttura di base su cui costruire modelli, mentre il machine learning include una vasta gamma di algoritmi per l’addestramento di modelli diversi.

Un esempio emblematico dell’applicazione di questi concetti è rappresentato da sistemi robotici o automobili a guida autonoma, che necessitano di un apprendimento in tempo reale per adattarsi a situazioni variabili.

La base dell’intelligenza artificiale poggia su concetti di intelligenza logico-matematica, definita come la capacità di ragionare, riconoscere schemi e analizzare problemi complessi in modo efficiente. Questa forma di intelligenza favorisce l’investigazione scientifica, la comprensione di idee astratte e la capacità di collegare informazioni differenti in modo coerente.

All’interno di questa intelligenza, la logica proposizionale svolge un ruolo cruciale. Essa tratta enunciati dichiarativi che possono essere veri o falsi, senza entrare nel processo di ragionamento inferenziale più complesso. Si tratta di una rappresentazione della conoscenza in forma matematica e logica, indispensabile per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale basati su regole e modelli formali.

Proposizioni come “Tom è un ragazzo giovane” o “Washington D.C. è la capitale degli Stati Uniti” sono esempi di affermazioni la cui veridicità può essere valutata, costituendo così le unità fondamentali del ragionamento logico.

In questo contesto, ogni proposizione assume un valore booleano — vero o falso — che permette di costruire sistemi di inferenza e decisione basati su condizioni precise.

È importante sottolineare che, sebbene la comprensione di queste tecniche e modelli sia fondamentale, l’intelligenza artificiale non si limita a riprodurre meccanicamente logiche predefinite, ma mira a sviluppare capacità di adattamento e apprendimento dinamico che superano il semplice trattamento di dati statici.

Questi processi devono essere sempre considerati nell’ambito delle interazioni tra dati, algoritmi e ambiente, dove la complessità e la variabilità del mondo reale impongono continui aggiustamenti e perfezionamenti. Inoltre, l’approccio interdisciplinare che unisce logica, statistica e neuroscienze è essenziale per comprendere pienamente la portata e le potenzialità dell’intelligenza artificiale.

La riflessione sul ruolo dell’esperienza e dell’interazione nella formazione del sapere artificiale invita a considerare anche gli aspetti etici, sociali e filosofici implicati, poiché l’adozione di questi sistemi permea sempre più la vita quotidiana e le decisioni umane.

Quali sono le funzionalità principali degli strumenti di apprendimento automatico in MATLAB?

Il MATLAB offre una suite di strumenti avanzati per l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo, consentendo di gestire e analizzare dati complessi tramite modelli pre-addestrati e metodi di fitting sofisticati. Tra questi, il Curve Fitting Toolbox™ si distingue per la capacità di adattare curve e superfici ai dati, facilitando l'analisi esplorativa e il trattamento preliminare e successivo dei dati. Questo toolbox consente di utilizzare modelli lineari, non lineari e personalizzati, supporta tecniche non parametriche come spline, interpolazione e smoothing, e permette di effettuare post-processing con metodi per l'interpolazione, l'estrapolazione, la stima di intervalli di confidenza e il calcolo di integrali e derivate.

Gli strumenti di machine learning forniti da MATLAB sono organizzati in tre toolbox principali, con alcune sovrapposizioni funzionali tra di essi. In particolare, il Statistics and Machine Learning Toolbox offre un ambiente completo per l’estrazione di conoscenza da grandi dataset, fornendo funzioni e app per analizzare, descrivere e modellare dati. La fase di analisi esplorativa è semplificata grazie a statistiche descrittive e grafici, mentre l’adattamento di distribuzioni di probabilità, la generazione di numeri casuali e i test di ipotesi sono facilmente accessibili.

Questo toolbox include algoritmi per la regressione e la classificazione che permettono di ricavare inferenze e costruire modelli predittivi. Inoltre, per il data mining sono disponibili tecniche di selezione delle caratteristiche, regressione stepwise, analisi delle componenti principali (PCA), regolarizzazione e riduzione della dimensionalità, strumenti fondamentali per identificare variabili rilevanti o funzioni di impatto sul modello.

Il toolbox supporta sia algoritmi di apprendimento supervisionato, come Support Vector Machines (SVM), alberi decisionali, K-Nearest Neighbor (KNN), sia algoritmi di apprendimento non supervisionato quali clustering gerarchico, K-Means, Gaussian Mixture Models (GMM) e modelli di Markov nascosti (HMM). Tali algoritmi permettono di elaborare anche dataset troppo grandi per la memoria disponibile, grazie a implementazioni ottimizzate.

La suite comprende nove app principali che integrano funzionalità di machine learning e deep learning in un unico pacchetto: Classification Learner, Deep Network Designer, Deep Network Quantizer, Experiment Manager, Neural Net Clustering, Neural Net Fitting, Neural Net Pattern Recognition, Neural Net Time Series e Regression Learner. Ciascuna di queste app facilita specifiche fasi del progetto di machine learning, dalla progettazione alla quantizzazione, fino alla valutazione di reti neurali per diversi tipi di dati e modelli.

Nell’ambito dell’apprendimento automatico, si distinguono tre paradigmi fondamentali: apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. L’apprendimento supervisionato comprende due categorie: la regressione, che si occupa di predire valori continui, e la classificazione, che invece lavora con dati categoriali o di classe. Nonostante questa distinzione, molti algoritmi come SVM, Random Forest, KNN e Naive Bayes sono applicabili sia a problemi di regressione sia di classificazione, variando le funzioni di output.

Dal punto di vista del controllo, sia l’apprendimento supervisionato sia quello non supervisionato possono essere considerati sistemi a ciclo aperto, in quanto dopo la fase di training non necessitano di feedback continui per operare. Al contrario, l’apprendimento per rinforzo è un sistema a ciclo chiuso che continua a ricevere e adattarsi in tempo reale in base alle risposte dell’ambiente, migliorando continuamente la propria azione attraverso il feedback.

Un elemento fondamentale del machine learning è costituito dalle reti neurali, strutture che possono essere addestrate con vari algoritmi di apprendimento. Quando l’addestramento coinvolge molteplici strati e modelli complessi, si parla di deep learning, che estende le capacità di rappresentazione e apprendimento del sistema.

L’integrazione di questi strumenti in MATLAB consente agli utenti di progettare, testare e implementare sistemi intelligenti in modo efficiente, sfruttando sia metodologie classiche sia approcci avanzati di deep learning. La comprensione profonda delle differenze tra i vari tipi di apprendimento e dei modelli applicabili è essenziale per la scelta degli strumenti più adeguati a risolvere problemi specifici.

Oltre a quanto esposto, è importante considerare che la qualità dei dati, la corretta selezione delle caratteristiche e la gestione degli errori di modello sono elementi critici per ottenere risultati affidabili. Inoltre, il continuo aggiornamento dei modelli in contesti dinamici, soprattutto in ambienti di apprendimento per rinforzo, rappresenta una sfida fondamentale per mantenere elevate prestazioni nel tempo. La padronanza delle tecniche di preprocessing, la capacità di interpretare correttamente le metriche di valutazione e la consapevolezza delle limitazioni degli algoritmi adottati arricchiscono significativamente l’efficacia delle soluzioni basate su machine learning.

Quali modelli di regressione non lineare si possono usare e come funzionano realmente?

L’implementazione dei modelli di regressione non lineare rappresenta uno dei pilastri fondamentali nell’analisi dei dati sperimentali, in particolare quando i fenomeni osservati non possono essere descritti da una semplice relazione lineare. In MATLAB, l’App Curve Fitter offre un ambiente grafico interattivo in cui è possibile applicare, visualizzare e confrontare diversi modelli di regressione non lineare, tra cui i più noti sono i modelli polinomiali, esponenziali, logaritmici, di Fourier, gaussiani e razionali.

Il fitting parametrico costituisce il cuore di questi approcci. Tale metodo consiste nella determinazione dei parametri ottimali per un modello predeterminato, in modo da adattarlo al meglio ai dati disponibili. I dati sono intesi come la somma di due componenti: una deterministica, rappresentata dal modello scelto, e una casuale, che esprime l’errore sperimentale. Formalmente, questa relazione si esprime come:
dati = modello parametrico + errore.
L’errore rappresenta le fluttuazioni casuali dovute alla natura del processo di misura e si assume, nella maggior parte dei casi, distribuito secondo una legge gaussiana.

Uno degli aspetti più rilevanti è che i parametri del modello spesso possiedono un significato fisico concreto. Si pensi, ad esempio, al fenomeno della scarica di un condensatore in un circuito RC, dove la tensione nel tempo decresce secondo una legge esponenziale con costante di tempo τ = RC. In tal caso, il modello di regressione esponenziale non è solo un’astrazione matematica, ma una rappresentazione diretta della realtà fisica, i cui parametri y₀ e τ vengono stimati tramite il fitting. Tuttavia, a causa dell’errore nei dati, tali stime sono affette da incertezza. Se questa incertezza risulta accettabile, il modello è considerato adeguato. In caso contrario, è necessario raccogliere ulteriori dati o migliorare la qualità delle misure.

Nel caso in cui non esista una teoria ben definita alla base del fenomeno analizzato, si procede per tentativi, modificando il modello o cambiandolo radicalmente. La flessibilità offerta da Curve Fitter permette in questi casi di esplorare alternative con relativa facilità.

I modelli polinomiali, ad esempio, sono particolarmente utili per approssimare comportamenti di dati relativamente semplici. Essi si basano su polinomi di grado n, con una forma generale:
y = p₁xⁿ + p₂xⁿ⁻¹ + … + pₙx + pₙ₊₁,
dove il grado determina la complessità del modello e il numero di parametri da stimare. Un vantaggio evidente dei modelli polinomiali è la loro linearità, che semplifica il processo di calcolo. Tuttavia, un polinomio di grado elevato può diventare instabile e mostrare divergenze estreme fuori dal range dei dati osservati. Per evitarlo, è buona prassi normalizzare i dati centrando la media a zero e scalando alla deviazione standard unitaria, operazione disponibile direttamente nell’interfaccia dell’App.

Per fenomeni di tipo esponenziale, in cui la variazione della quantità osservata è proporzionale al suo valore attuale, vengono impiegati modelli esponenziali, come:
y = ae^(bx) oppure y = ae^(bx) + ce^(dx).

Nel contesto di decadimento radioattivo, ad esempio, si ricorre a un modello mono-esponenziale dove il coefficiente b rappresenta la costante di decadimento, e a è il numero iniziale di nuclei. Se il coefficiente è negativo, si tratta di un decadimento; se positivo, di una crescita esponenziale.

L’uso corretto di questi modelli implica anche una lettura critica delle statistiche di bontà dell’adattamento: residui, intervalli di confidenza, capacità predittiva del modello con dati di validazione. La selezione del modello migliore non dipende solo dalla forma della curva adattata, ma anche dalla capacità del modello di generalizzare su nuovi dati e dalla stabilità numerica dell’interpolazione o dell’estrapolazione.

Un altro elemento da non sottovalutare è la possibilità, offerta dall’App, di generare automaticamente codice MATLAB per replicare l’adattamento e l’analisi anche al di fuori dell’ambiente grafico. Questo permette un alto grado di automazione nei workflow complessi, dove l’integrazione tra fitting, simulazione e analisi statistica è necessaria.

Importante comprendere che, pur essendo strumenti potenti, i modelli non lineari devono essere utilizzati con cognizione. L’efficacia di un modello non dipende solo dalla forma matematica, ma dalla coerenza con la natura del fenomeno fisico o statistico studiato, dalla qualità dei dati e dalla valutazione rigorosa dell’incertezza dei parametri stimati. La modellazione non è mai un processo meccanico: è un atto interpretativo guidato tanto dalla matematica quanto dalla conoscenza del dominio applicativo.

Come si costruisce e valuta un modello di previsione azionaria utilizzando algoritmi di regressione in MATLAB?

Per sviluppare un modello predittivo accurato dei prezzi azionari, è indispensabile seguire un processo rigoroso che inizia con la normalizzazione sia delle variabili di input sia di quelle di output. La normalizzazione permette di standardizzare i dati, rendendo il modello meno sensibile alle diverse scale delle variabili e prevenendo errori di compilazione durante l’esecuzione. Dopo aver normalizzato i dati, si procede alla creazione e all’addestramento di modelli multipli con diverse funzioni di regressione offerte da MATLAB.

Il primo modello viene costruito tramite la funzione fitrensemble(), che crea un ensemble di modelli regressivi, spesso basati su alberi decisionali, e rappresenta una solida base per la predizione di serie temporali complesse come i dati azionari. Una volta addestrato, questo modello è testato con un dataset separato, normalizzato analogamente ai dati di addestramento, per valutare la sua capacità predittiva.

Il secondo modello impiega la funzione fitnlm(), che consente di costruire modelli di regressione non lineare basati su una funzione parametrica con un numero definito di coefficienti e vettori di input. L’inizializzazione dei coefficienti si basa su stime provenienti da appositi strumenti, come l’App di Curve Fitting di MATLAB, che riflettono le caratteristiche reali del sistema studiato. Questo modello è anch’esso sottoposto a validazione utilizzando dati di test normalizzati, permettendo un confronto diretto con il modello precedente.

Infine, il terzo modello si basa sulla funzione TreeBagger(), che utilizza una foresta casuale di alberi decisionali per la regressione. In questo contesto, si definisce una formula di regressione che lega il prezzo di chiusura azionario alle variabili di apertura, massimo, minimo e volume. L’addestramento di una foresta di 100 alberi decisionari con il metodo di regressione consente di cogliere le dinamiche più complesse dei dati. La predizione è effettuata sugli stessi dati di test per consentire un confronto diretto con i risultati dei modelli precedenti.

La valutazione delle prestazioni dei modelli avviene attraverso la generazione di grafici comparativi che sovrappongono le risposte previste a quelle reali, impiegando vettori orizzontali che rappresentano il numero di dati di test. L’utilizzo delle funzioni figure(), plot(), axis() e legend() di MATLAB permette di visualizzare simultaneamente più curve, facilitando l’analisi visiva delle differenze. Per migliorare la chiarezza delle comparazioni, le risposte sono detrendate, eliminando offset DC che potrebbero distorcere la percezione della precisione dei modelli. La quantificazione degli errori di previsione è effettuata calcolando l’errore quadratico medio (RMSE) e altri parametri, visualizzati sia nel terminale che tramite istogrammi, offrendo un quadro chiaro della precisione e affidabilità di ogni modello.

L’analisi rivela che il modello basato sulla foresta casuale (TreeBagger()) fornisce la migliore approssimazione ai prezzi reali, con un RMSE particolarmente basso, seguito dal modello ensemble (fitrensemble()). Il modello non lineare (fitnlm()) risulta meno accurato, evidenziando come la complessità del modello e la capacità di catturare le relazioni non lineari nei dati siano fondamentali per una predizione efficace.

È cruciale comprendere che, nella previsione finanziaria, la precisione assoluta dei valori predetti è meno importante della capacità di cogliere le tendenze e le variazioni di prezzo. Gli offset DC presenti nelle curve predittive non compromettono l’utilità pratica del modello, poiché l’obiettivo è identificare i momenti di massimo e minimo relativo per ottimizzare le decisioni d’investimento. Per esempio, l’analisi suggerisce che il periodo ideale per investire si situa attorno ai giorni 15–18 di gennaio, in cui i prezzi di chiusura si avvicinano ai picchi.

L’impiego simultaneo di più algoritmi e la comparazione sistematica dei risultati è una strategia efficace per migliorare la robustezza delle previsioni. La normalizzazione dei dati, la scelta accurata degli input, e la valutazione quantitativa degli errori costituiscono passaggi imprescindibili per la costruzione di modelli affidabili.

Oltre ai concetti presentati, è fondamentale che il lettore comprenda l’importanza della qualità e della rappresentatività dei dati di addestramento e test, nonché delle assunzioni implicite nei modelli utilizzati. La dipendenza dai dati storici e la possibile presenza di rumore o eventi imprevedibili nel mercato azionario possono influenzare significativamente la capacità predittiva. Pertanto, un modello ben costruito deve essere periodicamente aggiornato e validato con nuovi dati, integrando eventualmente tecniche di validazione incrociata o metodi di ensemble avanzati per minimizzare l’overfitting e migliorare la generalizzazione.

Come calcolare la probabilità di diabete utilizzando media, varianza e la distribuzione gaussiana?

La classificazione binaria basata sul modello probabilistico gaussiano è uno dei metodi più diretti ma al contempo eleganti per la diagnosi automatizzata di condizioni mediche come il diabete. Essa si fonda su un principio statistico fondamentale: ogni variabile osservata (età, livello di glucosio, pressione sanguigna, indice di massa corporea) può essere descritta come una distribuzione normale condizionata alla classe (Diabete = 1 o Diabete = 0). La probabilità di osservare un certo valore per ciascuna di queste variabili, dato che il soggetto è o non è affetto da diabete, può essere calcolata applicando la formula della distribuzione normale.

Il primo passo è calcolare la media e la varianza per ciascuna variabile all’interno di ciascuna classe. Nel caso riportato, vengono utilizzati due insiemi di dati: uno per pazienti con diabete e l’altro per soggetti sani. Per ciascuna delle quattro variabili (Age, Glucose, Blood Pressure, BMI), viene calcolata la media come somma dei valori divisa per il numero di osservazioni, e successivamente la varianza come media dei quadrati degli scarti dalla media stessa. Il codice MATLAB esegue questo calcolo in due cicli for: il primo per il calcolo delle medie, il secondo per le varianze.

Una volta ottenuti i parametri (media e varianza) per ciascuna classe, si passa alla fase di classificazione. Per un nuovo dato di test, ad esempio un soggetto con 41 anni, glucosio pari a 187, pressione 68 e BMI pari a 37.7, si calcola la probabilità di osservare ciascun valore sotto l’assunzione che il soggetto sia diabetico, e separatamente sotto l’assunzione che non lo sia. Queste probabilità si ottengono utilizzando l’equazione della distribuzione normale gaussiana:

  p(x) = (1 / √(2πσ²)) * exp(-((x - μ)²) / (2σ²))

Il prodotto di queste probabilità condizionate, moltiplicato per la probabilità a priori della classe (in questo caso assunta pari a 0.5), fornisce la probabilità a posteriori per ciascuna classe. Il confronto diretto tra le probabilità a posteriori consente di determinare l'appartenenza del soggetto a una delle due classi. Se la probabilità a posteriori per il diabete risulta maggiore, allora il soggetto viene classificato come diabetico.

In termini computazionali, si ottiene per il soggetto in esame una probabilità a posteriori di 8.6421e-08 per la classe Diabete = 1, e una probabilità di 4.6333e-08 per la classe Diabete = 0. Poiché la prima è maggiore, la classificazione finale assegna il soggetto alla classe diabetica.

Questo approccio, noto anche come classificatore Naive Bayes con assunzione di distribuzione normale, è particolarmente utile quando si lavora con dataset medici in cui ogni attributo è condizionatamente indipendente dato lo stato di salute del paziente. La forza del metodo risiede nella sua semplicità, nella trasparenza del processo decisionale e nella possibilità di implementarlo con codice essenziale, come mostrato nello script MATLAB CalP_Diabetes.m.

Tuttavia, l’accuratezza del metodo dipende fortemente dall’ipotesi che ogni attributo si distribuisca normalmente entro ciascuna classe. In presenza di dati reali, spesso questa condizione non è perfettamente rispettata. È pertanto cruciale analizzare preliminarmente la distribuzione delle variabili. Inoltre, l’assunzione di indipendenza condizionale, su cui si basa il classificatore naive, può essere violata in presenza di correlazioni forti tra le variabili (ad esempio tra glucosio e BMI), riducendo così l'efficacia del modello.

Per un'applicazione robusta, è opportuno:

  • Normalizzare o standardizzare i dati per evitare che variabili con scale diverse dominino il calcolo delle probabilità.

  • Validare il modello con dati di test indipendenti.

  • Considerare modelli più complessi (come quelli basati su reti neurali o metodi ensemble) in caso di performance insoddisfacente del classificatore naive.

  • Utilizzare tecniche di selezione delle feature per escludere attributi non informativi o ridondanti.

L’approccio esposto fornisce anche la base teorica per l’algoritmo MAP (Maximum A Posteriori), il quale rappresenta una generalizzazione del principio di massima verosimiglianza e viene utilizzato qui per inferire la classe più probabile data una nuova osservazione e i parametri stimati dal dataset.

La capacità di costruire uno script automatizzato consente non solo di velocizzare il processo ma anche di integrarlo in pipeline cliniche o di ricerca più ampie, dove la classificazione deve essere ripetuta su larga scala. Questo tipo di automazione permette l’integrazione con sistemi informativi sanitari per generare decisioni cliniche preliminari, da confermare successivamente da specialisti.

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