L’apprendimento automatico (machine learning) si configura come una branca fondamentale dell’intelligenza artificiale, comprendendo diverse modalità: apprendimento supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato e rinforzato. Tra queste, il deep learning si distingue come una sottocategoria specifica che utilizza reti neurali profonde, composte da molteplici livelli e nodi, e si basa sull’addestramento tramite coppie di dati input-output. Questo approccio imita, in modo semplificato, il funzionamento del cervello umano, rendendo possibile l’estrazione di pattern complessi da dati voluminosi.

La logica, nella sua dimensione matematica e razionale, rappresenta un pilastro essenziale per l’intelligenza artificiale. Essa permette di ragionare, riconoscere e analizzare problemi complessi con un approccio strutturato e rigoroso. La logica proposizionale, in particolare, si occupa di gestire enunciati e proposizioni attraverso processi deduttivi; un esempio è l’operazione di congiunzione, che equivale a un AND logico tra più variabili. Questo rigore logico è alla base dei sistemi basati sulla conoscenza, che tradizionalmente si compongono di due elementi fondamentali: una base di conoscenza, dove sono immagazzinate le informazioni e le regole, e un motore inferenziale, incaricato di eseguire deduzioni e inferenze a partire da queste regole.

Le reti neurali artificiali, parte integrante del machine learning, rappresentano un modello computazionale ispirato al cervello umano, in cui l’elaborazione dei dati avviene tramite nodi interconnessi che simulano i neuroni biologici. Questi modelli sono particolarmente efficaci nell’apprendere da dati eterogenei e complessi, offrendo soluzioni a problemi che richiedono un’analisi non lineare e profonda.

Un concetto cruciale per comprendere la qualità e l’efficacia dei processi decisionali in AI è l’entropia, una misura della quantità di incertezza, disordine o casualità associata a una variabile. Nel contesto della teoria dell’informazione e dell’apprendimento automatico, l’entropia quantifica la variabilità di uno stato e il grado di confusione potenziale nel prendere decisioni. Più alto è il valore di entropia, maggiore è l’incertezza nella variabile considerata. Questo parametro è utilizzato, ad esempio, per valutare la bontà di una divisione in un albero decisionale, aiutando a scegliere le caratteristiche che meglio riducono il disordine e aumentano la precisione predittiva.

Gli alberi decisionali, strutture composte da nodi di decisione, nodi di chance e nodi terminali, sono strumenti fondamentali per rappresentare sequenze di scelte e conseguenze. Essi permettono di modellare processi decisionali complessi in modo gerarchico, facilitando l’interpretazione e l’implementazione di regole basate su condizioni ben definite. Le tecniche di inferenza logica, come il forward chaining e il backward chaining, consentono rispettivamente di dedurre nuove conoscenze a partire da fatti noti o di risalire alle condizioni necessarie a partire da una conclusione desiderata, rappresentando così strategie complementari nel ragionamento automatico.

La rappresentazione della conoscenza, elemento centrale dei sistemi intelligenti, assume molteplici forme: dalle rappresentazioni logiche alle reti semantiche e alle ontologie, fino ai frame e alle basi di conoscenza. Ognuna di queste modalità offre una diversa prospettiva per organizzare, strutturare e utilizzare le informazioni, con l’obiettivo comune di rendere possibile una manipolazione efficiente e significativa dei dati in ambito AI.

Oltre ai concetti tecnici, è fondamentale comprendere che l’intelligenza artificiale non si limita alla mera esecuzione di algoritmi ma implica una profonda integrazione tra modelli matematici, principi logici e capacità di apprendimento adattativo. Questo connubio permette la costruzione di sistemi che non solo replicano processi umani di decisione e ragionamento, ma che sono anche capaci di evolversi e migliorare in risposta ai dati e alle esperienze acquisite.

La corretta interpretazione di questi elementi richiede una visione complessiva che tenga conto delle interazioni tra teoria dell’informazione, modelli matematici di apprendimento e meccanismi logici di inferenza. L’entropia, ad esempio, non è solo una misura astratta, ma un indicatore concreto per ottimizzare la struttura di modelli come gli alberi decisionali, migliorando la qualità delle previsioni e delle decisioni automatizzate. Allo stesso modo, l’integrazione tra basi di conoscenza e motori inferenziali rende possibile la costruzione di sistemi esperti che emulano il ragionamento umano in contesti complessi e variabili.

È altresì importante considerare che il machine learning, specialmente nelle sue forme più avanzate come il deep learning, richiede dati di alta qualità e quantità sufficiente per addestrare modelli affidabili. La scelta degli approcci di rappresentazione della conoscenza e le strategie di inferenza influenzano direttamente l’efficacia e la robustezza dei sistemi AI, e devono essere calibrate in funzione degli obiettivi specifici e delle caratteristiche del dominio applicativo.

Come funzionano le classificazioni lineari e multiclassi in MATLAB: modelli, funzioni e principi fondamentali

La classificazione è una delle attività principali dell’apprendimento automatico, e MATLAB offre un’ampia gamma di strumenti per affrontarla efficacemente, sia per problemi binari sia per quelli multiclassi. Una pratica comune nei problemi di classificazione multiclassi è trasformare il problema in più problemi binari “uno contro tutti”, dove per ogni classe viene considerata come positiva e tutte le altre come negative, permettendo di tracciare per ciascuna classe la curva ROC (Receiver Operating Characteristic) e di valutare così le prestazioni specifiche del classificatore rispetto a quel singolo problema binario. Questo approccio facilita la comprensione della capacità del modello di distinguere ciascuna classe dal resto, evidenziando punti operativi differenziati nel diagramma ROC.

MATLAB consente di selezionare e addestrare modelli specifici tramite un’interfaccia grafica o tramite funzioni dedicate. Ad esempio, scegliendo un algoritmo come Bagged Trees nella categoria “Ensemble Classifications”, è possibile configurare i parametri predefiniti e avviare il processo di training selettivo. La valutazione del modello può poi essere condotta esaminando la matrice di confusione, che riassume l’accuratezza delle previsioni rispetto alle classi reali, e visualizzando la curva ROC, che offre un quadro sintetico delle prestazioni nel discriminare le classi.

Le funzioni MATLAB più popolari per la classificazione sono numerose e si differenziano per la capacità di affrontare problemi binari o multiclassi. Le classi fitclinear(), fitckernel(), fitcsvm() e fitglm() sono particolarmente adatte per classificazioni binarie o a una sola classe, mentre fitcnb(), fitcnet() e fitcecoc() sono orientate a classificazioni multiclassi. Ogni funzione permette di creare un oggetto modello, dotato di proprietà e metodi per l’addestramento, la previsione e la valutazione.

Un aspetto cruciale per comprendere i modelli di classificazione è la natura dei dati e la loro separabilità. Nel caso della classificazione lineare, il modello utilizza una combinazione lineare delle caratteristiche (feature) degli input per prendere decisioni. Formalmente, se il vettore di caratteristiche è x, il modello calcola uno score S = ω · x + b, dove ω è una matrice di pesi e b un vettore di bias. Qui, ω contiene una riga per ciascuna classe da classificare e una colonna per ogni caratteristica. Modificare i valori di ω cambia l’orientamento delle linee di separazione nel piano delle caratteristiche, mentre variare b trasla queste linee. Questo metodo è particolarmente efficace quando le classi sono linearmente separabili, cioè possono essere divise tramite una retta o iperpiano.

Tuttavia, nel mondo reale i dati spesso non sono linearmente separabili e richiedono modelli più complessi o non lineari. La linearità garantisce modelli più semplici e interpretativi, ma limita la capacità di classificare correttamente dati complessi. Nella pratica, la formazione del modello prevede la ricerca ottimale di ω e b tramite funzioni di perdita che quantificano l’errore tra le predizioni del modello e i valori attesi. Ad esempio, nel caso di tre classi distinte come gatto, cane e automobile, ogni immagine viene convertita in un vettore di caratteristiche, e il modello cerca di adattare i parametri per riconoscere correttamente ogni classe. La matrice di pesi avrà tre righe (una per classe) e tante colonne quante sono le caratteristiche estratte, mentre il vettore di bias conterrà tre valori.

Durante l’addestramento, il modello riceve input etichettati e confronta il risultato predetto con l’output ideale rappresentato da un vettore, ad esempio [1 0 0] per la classe gatto in un problema a tre classi. La differenza tra output reale e previsto viene utilizzata dalla funzione di perdita per aggiornare i parametri ω e b e migliorare la capacità di classificazione. In questo modo il modello apprende a discriminare ogni classe rispetto alle altre, costruendo un mapping tra spazio delle caratteristiche e punteggi di classe.

Oltre alla linearità, è importante comprendere che l’efficacia di un modello dipende anche dalla qualità e dalla rappresentatività delle caratteristiche estratte dagli input. Ad esempio, nel caso di immagini, trasformare i dati in vettori unidimensionali può portare a perdita di informazioni spaziali importanti. Pertanto, l’estrazione e la selezione delle caratteristiche giocano un ruolo fondamentale per il successo della classificazione.

In sintesi, MATLAB offre un ecosistema completo di strumenti per sviluppare, addestrare e valutare modelli di classificazione sia binari che multiclassi, basati su una teoria solida di funzioni di punteggio e perdita. La comprensione delle basi matematiche di questi modelli, unite alla consapevolezza delle limitazioni dei dati e della linearità, è cruciale per sviluppare soluzioni affidabili ed efficaci. È inoltre fondamentale saper interpretare gli strumenti di valutazione come la matrice di confusione e la curva ROC, per cogliere appieno la capacità discriminativa del modello e adottare eventualmente tecniche più sofisticate per dati non linearmente separabili o complessi.

Come funziona la classificazione di immagini con il modello SVM e l’algoritmo ECOC

La classificazione di immagini basata su tecniche di machine learning richiede innanzitutto una corretta organizzazione e preparazione dei dati. In questo contesto, la gestione delle cartelle e dei nomi dei file è fondamentale: i nomi delle sottocartelle corrispondono alle classi delle immagini, e la loro corretta identificazione consente al modello di apprendere in modo efficace. Un primo passo consiste nell’eliminare simboli come “.” e “..” dalla lista delle directory, per estrarre esclusivamente i nomi delle sottocartelle contenenti le immagini, cioè le sei classi previste.

La funzione fullfile() concatena i percorsi delle cartelle in modo che ogni sottocartella sia associata al suo percorso completo, facilitando così la lettura dei file immagine. L’uso di imageDatastore() è cruciale: questa funzione consente di creare uno storage virtuale che organizza tutte le immagini provenienti dalle diverse classi, identificando automaticamente le etichette basandosi sui nomi delle cartelle. L’uso di opzioni come 'LabelSource', 'foldernames' e la selezione di estensioni .jpg garantiscono che vengano importate solo le immagini corrette con le relative etichette.

Per procedere all’addestramento, il dataset viene suddiviso in due parti: il 70% delle immagini viene destinato al training, mentre il restante 30% alla validazione. La funzione splitEachLabel() consente questa suddivisione preservando la distribuzione delle classi, assicurando così che il modello venga allenato e testato in modo equilibrato.

L’estrazione delle caratteristiche visive dai dati è affidata al metodo Bag of Features (BoF), che rappresenta ogni immagine come un insieme di caratteristiche locali codificate in un vocabolario visivo. Questo approccio semplifica la rappresentazione delle immagini e facilita la classificazione.

Successivamente, il modello di classificazione viene addestrato tramite la funzione trainImageCategoryClassifier(), che utilizza il set di addestramento e il vocabolario BoF per generare un modello SVM potenziato dall’algoritmo ECOC (Error-Correcting Output Codes). L’algoritmo ECOC consente di trasformare problemi di classificazione multiclasse in un insieme di problemi binari, migliorando così l’efficacia e la robustezza della classificazione.

La valutazione del modello si basa sulla funzione evaluate(), che genera una matrice di confusione. Questa matrice mostra come le immagini di ogni classe vengano classificate correttamente o erroneamente in altre classi, consentendo una comprensione approfondita della performance del modello. Un risultato tipico evidenzia un’accuratezza media di circa il 96%, con alcune classi, come la ciliegia, che mostrano una precisione leggermente inferiore rispetto ad altre.

È importante sottolineare che il modello addestrato può essere salvato e ricaricato in seguito, permettendo di riutilizzarlo senza dover ripetere l’intero processo di training, operazione utile in ambienti di produzione o per successive analisi.

Nel processo di validazione, si accumulano i risultati corretti e sbagliati per monitorare le prestazioni del modello su dati non visti prima. Il modello predice l’etichetta di ogni immagine di test e si confrontano i risultati con le etichette reali, generando statistiche affidabili sull’accuratezza complessiva.

Oltre a quanto sopra, è essenziale comprendere che la qualità del dataset influisce direttamente sulle prestazioni del modello. La corretta etichettatura, la varietà delle immagini e la rappresentatività delle classi sono fattori determinanti. Inoltre, la scelta dei parametri nel modello SVM, la dimensione del vocabolario BoF e la quantità di dati di addestramento giocano ruoli cruciali nella capacità di generalizzazione del classificatore. La matrice di confusione non solo misura l’accuratezza, ma fornisce indicazioni preziose su quali classi risultano confuse tra loro, guidando possibili miglioramenti nel preprocessing o nella selezione delle caratteristiche.

Infine, la valutazione continua con dati di test indipendenti è fondamentale per evitare l’overfitting, garantendo che il modello non si adatti solo ai dati di training ma sia capace di performare bene su nuove immagini. Solo attraverso un’accurata validazione si può garantire che il modello sia efficace e affidabile in applicazioni reali.

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