{"id":76,"date":"2021-12-30T19:21:30","date_gmt":"2021-12-30T18:21:30","guid":{"rendered":"https:\/\/nit.it\/?p=76"},"modified":"2021-12-30T19:21:32","modified_gmt":"2021-12-30T18:21:32","slug":"apprendimento-supervisionato-capiamo-come-identificare-una-classe","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nit.it\/index.php\/2021\/12\/30\/apprendimento-supervisionato-capiamo-come-identificare-una-classe\/","title":{"rendered":"Apprendimento supervisionato: capiamo come identificare una classe."},"content":{"rendered":"\n

Il modo migliore per parlare di apprendimento supervisionato<\/strong> \u00e8 quello individuare un caso semplice, ovvero l’apprendimento di una classe dai suoi esempi positivi e negativi, e successivamente generalizzare per di pi\u00f9 classi<\/strong>. Come ultimo step per trattare l\u2019apprendimento supervisionato bisogna parlare di regressione, dove gli output sono continui.<\/p>\n\n\n\n

Diciamo che vogliamo imparare la classe C<\/strong> che identifica tutte le “auto familiari<\/strong>“. Abbiamo una serie di esempi di auto e abbiamo un gruppo di persone a cui mostriamo queste auto. Le persone guardano le auto per etichettarle; per esempi positivi intendiamo le auto che credono siano auto di famiglia mentre per esempi negativi le altre auto che credono non siano auto familiari.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

L’apprendimento della classe consiste nel trovare una descrizione<\/strong> che sia condivisa da tutti gli esempi positivi e da nessuno degli esempi negativi.<\/p>\n\n\n\n

Cos\u00ec facendo, possiamo fare una previsione: data un’auto che non abbiamo visto prima, verificando con la descrizione appresa, potremo dire se si tratta di un’auto di famiglia oppure no. Oppure possiamo estrarre della conoscenza<\/strong> e l’obiettivo potrebbe essere quello di capire cosa le persone si aspettano da un’auto di famiglia.<\/p>\n\n\n\n

Dopo alcune discussioni con esperti del settore, diciamo che si arriva alla conclusione che tra tutte le caratteristiche che pu\u00f2 avere un’auto, le caratteristiche che separano un’auto di famiglia dalle altre auto sono il prezzo e la potenza del motore.<\/p>\n\n\n\n

Questi due attributi sono gli input per il riconoscitore di classe.\u00a0<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Nota<\/strong>: Stiamo considerando gli altri attributi come irrilevanti.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Sebbene si possa pensare ad altri attributi come il numero di posti a sedere e il colore che potrebbero essere importanti per distinguere tra i tipi di auto, prenderemo in considerazione solo il prezzo e la potenza del motore per mantenere questo esempio semplice.<\/p>\n\n\n\n

\"image\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Ogni punto identificato dalla coppia (prezzo, motore) corrisponde ad un\u2019auto di esempio. Il simbolo \u201c+\u201d denota un esempio positivo della classe mentre con \u201c-\u201d identifichiamo un esempio negativo ovvero un\u2019auto non appartenente alla classe delle auto di famiglia.<\/p>\n\n\n\n

Indichiamo il prezzo come primo attributo di input e la potenza del motore come secondo attributo (ad es. volume del motore in centimetri cubi), quindi rappresentiamo ciascuna auto utilizzando due valori numerici.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

la sua etichetta ne denota il tipo.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Ogni auto \u00e8 rappresentata da una tale coppia ordinata (x,r) e il training set contiene N di questi esempi<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

dove t rappresenta diversi esempi nell’insieme; non rappresenta il tempo o un ordine del genere<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

I nostri dati di allenamento possono ora essere tracciati nello spazio-bidimensionale :<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

dove ogni istanza t \u00e8 un punto dati di coordinate<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

e il suo tipo, cio\u00e8 positivo o negativo, \u00e8 dato da <\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Dopo ulteriori analisi dei dati, potremmo avere motivo di ritenere che, affinch\u00e9 un’auto sia un’auto di famiglia, il suo prezzo e la potenza del motore dovrebbero rientrare in un determinato intervallo:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

L’equazione assume quindi che C sia un rettangolo nello spazio bidimensionale di (Potenza Motore , Prezzo)<\/p>\n\n\n\n

Inoltre, l\u2019equazione, fissa l\u2019ipotesi con cui descrivere C, cio\u00e8 come l\u2019insieme dei rettangoli.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019ipotesi di classe, quindi, \u00e8 corretta se per un input x, se e solo se h(x) = 1 per x positivo.<\/p>\n\n\n\n

Supponiamo di avere un insieme di dati di addestramento\u00a0X\u00a0<\/em>che \u00e8 un sottoinsieme di tutti i possibili input, l’errore dell’ipotesi h dato il set di addestramento X \u00e8:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

L\u2019 ipotesi di classe H \u00e8 l\u2019insieme dei possibili rettangoli. Ogni quadrupla <\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

definisce un\u2018 ipotesi H e quello che a noi serve \u00e8 capire quali sono i valori migliori della quadrupla .\u00a0<\/strong>In altre parole, dobbiamo trovare i valori di questi 4 parametri partendo dall\u2019insieme di dati di addestramento tale che:<\/p>\n\n\n\n

il rettangolo risultante possa includere solo esempi positivi ed escludere quelli negativi.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Il modo migliore per parlare di apprendimento supervisionato \u00e8 quello individuare un caso semplice, ovvero l’apprendimento di una classe dai suoi esempi positivi e negativi, e successivamente generalizzare per di pi\u00f9 classi. Come ultimo step per trattare l\u2019apprendimento supervisionato bisogna parlare di regressione, dove gli output sono continui. Diciamo che vogliamo imparare la classe C … <\/p>\n

Leggi tutto “Apprendimento supervisionato: capiamo come identificare una classe.”<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[1],"tags":[],"yoast_head":"\nApprendimento supervisionato: capiamo come identificare una classe. - Esplorando il Futuro della Tecnologia e dello Sviluppo<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/nit.it\/index.php\/2021\/12\/30\/apprendimento-supervisionato-capiamo-come-identificare-una-classe\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Apprendimento supervisionato: capiamo come identificare una classe. - Esplorando il Futuro della Tecnologia e dello Sviluppo\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Il modo migliore per parlare di apprendimento supervisionato \u00e8 quello individuare un caso semplice, ovvero l’apprendimento di una classe dai suoi esempi positivi e negativi, e successivamente generalizzare per di pi\u00f9 classi. 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