Summary  
This chapter covers the programming concept of selecting between traditional machine learning models and neural networks based on factors like dataset size, problem complexity, interpretability, and computational resources.

General domain of usage  
Image classification

Nel machine learning esistono molti tipi di modelli. Due grandi gruppi sono i **modelli tradizionali** (regressione lineare, alberi decisionali, SVM) e le **reti neurali** (deep learning). Si differenziano per complessità, necessità di dati e interpretabilità.

Meno complessi, più facili da visualizzare e interpretare (ad es., regressione lineare, alberi decisionali)

Altamente complessi, soprattutto le reti profonde con milioni di parametri; spesso considerate una "scatola nera"

Addestramento più rapido grazie alla semplicità

Richiede maggiore potenza computazionale e tempo, specialmente per grandi dataset e architetture profonde

Funziona bene con dataset di piccole dimensioni

Richiede grandi quantità di dati per generalizzare bene ed evitare overfitting

Alcuni modelli (ad esempio, regressione lineare) assumono una relazione lineare tra le caratteristiche e l'output

Possono modellare relazioni complesse e non lineari

Richiede intervento manuale e conoscenza del dominio per creare e selezionare le caratteristiche corrette

Richiede anche feature engineering, ma è meno sensibile, poiché può filtrare le caratteristiche non necessarie durante l'addestramento

Può gestire grandi set di dati ma potrebbe non catturare efficacemente schemi complessi

Scala bene e cattura schemi complessi ma richiede maggiore potenza computazionale

Meno soggetto a overfitting, ma dipende dal modello

Soggetto a overfitting senza tecniche adeguate come la regolarizzazione

Più facile da interpretare e spiegare (ad esempio, alberi decisionali, regressione lineare)

Spesso considerate "scatole nere", rendendo difficile spiegare le decisioni

Generalmente richiede meno risorse computazionali

Richiede risorse computazionali significative, specialmente le reti neurali profonde

## Come scegliere tra loro

1. **Dimensione del dataset:** dataset piccoli → modelli tradizionali; dataset grandi → reti neurali.
2. **Complessità del problema:** schemi semplici → tradizionali; compiti complessi (ad esempio, immagini) → reti neurali.
3. **Interpretabilità:** i modelli tradizionali sono più facili da spiegare.
4. **Risorse:** i modelli tradizionali richiedono meno calcolo e si addestrano più velocemente.

## Conclusione

Non esiste una scelta universalmente migliore. Comprendere i **punti di forza** e i **limiti** di ciascun tipo di modello aiuta a selezionare quello più adatto al proprio **problema**, ai **dati** e alle **risorse** disponibili. La sperimentazione rimane il metodo più affidabile per individuare l'approccio corretto.


Quale tipo di modello è più interpretabile per progettazione?

Per un grande set di dati con schemi complessi e non lineari, quale tipo di modello potrebbe essere più adatto?

In quale scenario potresti dare priorità all'utilizzo di un modello tradizionale rispetto a una rete neurale?

Le reti neurali sono potenti algoritmi ispirati alla struttura del cervello umano, utilizzati per risolvere complessi problemi di machine learning. Costruirai una rete neurale da zero per comprenderne il funzionamento. Al termine di questo corso, sarai in grado di creare reti neurali per risolvere problemi di classificazione e regressione utilizzando la libreria scikit-learn.

Per prima cosa, discuteremo cosa sia una rete neurale e come funziona. Considereremo inoltre l'ambito delle sue applicazioni.

Successivamente, proveremo a costruire una nostra rete neurale e valuteremo quanto sia efficiente nell'apprendimento. Prenderemo inoltre in considerazione una soluzione già pronta dalla libreria scikit-learn.

Infine, forniremo alcune informazioni aggiuntive utili su come comprendere quale modello utilizzare e quali tipi di reti neurali esistono. Per completare il corso, verrà verificata la conoscenza acquisita.

Reti Neurali o Modelli Tradizionali

Differenze

Limitazioni

Come scegliere tra loro

Conclusione

1. Quale tipo di modello è più interpretabile per progettazione?

2. Per un grande set di dati con schemi complessi e non lineari, quale tipo di modello potrebbe essere più adatto?

3. In quale scenario potresti dare priorità all'utilizzo di un modello tradizionale rispetto a una rete neurale?