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 consente di spostare l’output del neurone, fornendo flessibilità nell’apprendimento dei pattern.

L’addestramento di una rete neurale consiste nell’aggiustare 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. Tra le funzioni di attivazione comuni si includono:

1. Funzione sigmoide: restituisce valori tra 0 e 1, utile per la classificazione binaria;
2. ReLU (Rectified Linear Unit): favorisce l’addestramento efficiente delle reti profonde;
3. Tangente iperbolica (tanh): restituisce valori compresi 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 la previsione.

Per ottimizzare le previsioni si utilizza la backpropagation, un processo che propaga l’errore all’indietro nella rete, regolando i pesi per ridurre l’errore.

Costruzione di una Rete Neurale da Zero

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

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

Ogni strato contiene più neuroni e l’output di uno strato costituisce l’input per quello successivo.

La backpropagation comprende propagazione in avanti, calcolo dell’errore, determinazione del gradiente e aggiornamento di pesi e bias.

Il tasso di apprendimento è un parametro cruciale nella discesa del gradiente, che regola l’entità delle modifiche apportate ai pesi durante l’addestramento. Un tasso elevato accelera l’addestramento ma può far trascurare pattern rilevanti, mentre un tasso ridotto garantisce apprendimento più preciso a costo di una convergenza più lenta.

Tra i metodi di valutazione delle prestazioni di un modello si annoverano:

• Accuratezza: percentuale di previsioni corrette;
• Errore quadratico medio (MSE): misura l’errore in attività di regressione;
• Entropia incrociata: impiegata per problemi di classificazione.

Implementazione di una Rete Neurale Utilizzando Scikit-Learn

Creazione del modello:

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

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

Addestramento sul set di training:

model.fit(X_train, y_train)

Esecuzione delle previsioni su un set di test:

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 e 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.