Concetto di Rete Neurale

Un neurone è l'unità fondamentale di elaborazione delle informazioni in una rete neurale. Riceve input, li elabora e produce un output.

A ciascun input di un neurone viene assegnato un peso, che ne determina l'importanza nel calcolo. Un bias è un parametro aggiuntivo che aiuta a spostare l'output del neurone, fornendo flessibilità nell'apprendimento dei pattern.

L'addestramento di una rete neurale consiste nell'adattare questi pesi e bias per minimizzare gli errori e migliorare l'accuratezza.

La funzione di attivazione trasforma la somma degli input pesati nell'output del neurone. Le funzioni di attivazione comuni includono:

1. Funzione sigmoide: restituisce valori tra 0 e 1, utile per la classificazione binaria;
2. ReLU (Rectified Linear Unit): aiuta le reti profonde ad addestrarsi in modo efficiente;
3. Tangente iperbolica (tanh): restituisce valori tra -1 e 1, utile per dati centrati sullo zero.

Durante la propagazione in avanti, le informazioni fluiscono dallo strato di input attraverso gli strati nascosti fino allo strato di output, dove viene effettuata una previsione o inferenza.

Per migliorare le previsioni, si utilizza la backpropagation. Questo processo propaga l'informazione di errore all'indietro attraverso la rete, adattando i pesi per ridurre gli errori.

Costruire una Rete Neurale da Zero

Un percettrone multistrato (MLP) è composto da più strati:

1. Strato di input: riceve i dati di input;
2. Strati nascosti: elaborano i dati ed estraggono pattern;
3. Strato di output: produce la previsione o classificazione finale.

Ogni strato contiene più neuroni e l'output di uno strato serve come input per il successivo.

La backpropagation consiste in propagazione in avanti, calcolo dell'errore, calcolo del gradiente e aggiornamento di pesi e bias.

Il learning rate è un parametro chiave nella discesa del gradiente, che controlla quanto vengono aggiornati i pesi durante l'addestramento. Un learning rate più alto velocizza l'addestramento ma può far perdere pattern importanti, mentre un learning rate più basso garantisce apprendimento più preciso ma può rallentare la convergenza.

Esistono diversi modi per valutare le prestazioni di un modello, tra cui:

• Accuratezza: misura la percentuale di previsioni corrette;
• Mean Squared Error (MSE): valuta l'errore nei compiti di regressione;
• Cross-Entropy: comunemente usata per problemi di classificazione.

Implementazione di una Rete Neurale con Scikit-Learn

Il primo passo è creare un modello:

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

model = MLPClassifier(max_iter=200, hidden_layer_sizes=(10, 20, 30), learning_rate_init=0.01)

Una volta creato il modello, deve essere addestrato sul training set:

model.fit(X_train, y_train)

Infine, è possibile effettuare previsioni, ad esempio, su un test set:

y_pred = model.predict(X_test)

Conclusione

Quando si sceglie tra modelli tradizionali e reti neurali, considerare la dimensione del dataset, la complessità del problema, l'interpretabilità.

I tipi comuni di reti neurali sono i seguenti:

Librerie popolari per il deep learning:

• TensorFlow: framework di deep learning di Google per il machine learning scalabile;
• PyTorch: libreria di deep learning flessibile e dinamica, ampiamente utilizzata nella ricerca e nella produzione.