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Aspetti applicativi delle reti neurali artificiali

Antonella Ferrari

Aspetti applicativi delle reti neurali artificiali

Pagine: 144

ISBN: 9788820495688

Edizione: 1a edizione 1996

Codice editore: 724.14

Disponibilità: Fuori catalogo

Questo libro è una introduzione al mondo dello sviluppo di applicazioni tramite l'utilizzo delle reti neurali. Che cosa sono le reti neurali artificiali? Che cosa si può fare? Come funzionano? Queste sono alcune delle domande a cui il libro risponde con un linguaggio accorto ed immediato; introduce il lettore alle varie problematiche legate allo sviluppo di applicazioni tramite l'uso di reti neurali aiutandolo ad entrare nella materia e, soprattutto, a sapere cosa deve fare e cosa può ottenere dall'implementazione di queste tecnologie.

Il libro può essere un utile strumento di supporto sia per studenti che vogliono consolidare la propria comprensione della materia é la propria preparazione specifica, sia per operatori aziendali - manager e informatici - che hanno necessità di pianificare investimenti e valutare le opportunità di impiego per le proprie specifiche attività di business. Infatti, il taglio decisamente applicativo, seppur rigoroso, permetterà a molti di avvicinarsi alla materia ed apprezzare, in modo quasi naturale, le enormi potenzialità.

Antonella Ferrari è docente di Elementi di informatica presso l'Università Cattolica del Sacro Cuore di Cremona. Attualmente svolge l'attività di edp auditor nella Revisione interna sistemi del Gruppo Fininvest. Collabora con la Scuola di specializzazione e master in economia agro-alimentare - SMEA - dell'Università Cattolica del Sacro Cuore di Cremona ed è visiting professor presso Groupe ESC Normandie (Francia) e Universitè de Louvain (Belgio).



1. Introduzione alle reti neurali
• Il neurone biologico
• Le reti neurali artificiali
• Il neurone artificiale
• Quale pianta di iris?
• Democratico o repubblicano?
• L'identikit del criminale
• La capacità di previsione
• Alcune applicazioni esistenti
2. L'apprendimento con supervisione
• Le reti MLP (backpropagation)
• L'aggiustamento dei pesi
• Vendere o comprare?
• L'analisi e la normalizzazione dei dati
• La scelta dell'architettura e della dimensione della rete
• La definizione dei parametri
• I set di addestramento e di verifica
• I risultati
• L'approssimazione della funzione seno
• La previsione dell'insolvenza delle imprese
• Le variabili di input e di output
• I parametri e la struttura
• I risultati
• L'analisi di regressione lineare multipla
3. L'apprendimento senza supervisione
• Le mappe di Kohonen
• Il processo di apprendimento
• La definizione dei parametri
• La classificazione degli animali
• Un'applicazione nel campo del marketing
4. I dati
• La selezione e l'analisi dei dati
• La pre-elaborazione dei dati
• I dati e l'apprendimento
5. Gli algoritmi genetici
• Le origini
• Gli algoritmi genetici
• II processo di selezione
• Il processo di riproduzione
• La ricerca della soluzione del problema
• Un classico esempio di problema di ottimizzazione
• Le reti neurali e gli algoritmi genetici
• Gli algoritmi genetici e la configurazione di una rete neurale
Appendice.
• Alcuni software applicativi

Collana: Informatica & organizzazioni

Livello: Testi per professional