🧠 Valutazione dei criteri minimi di prestazione

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#AI #ArtificialIntelligence #deepLearning #CNN #computerVision #classificatore #valutazione #TateoBlog #TILLL

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Al termine delle attività di addestramento e verifica è necessario stabilire se il classificatore possiede prestazioni sufficienti per essere utilizzato in esercizio. Lo scopo di questa fase è verificare che il modello soddisfi i requisiti prestazionali definiti per la specifica funzionalità di ispezione e che il livello di errore residuo sia compatibile con il rischio operativo accettabile.[1][2][5]

Le prestazioni ottenute sul Test Set vengono confrontate con un insieme di criteri di accettazione definiti all'inizio del progetto. Tali criteri possono comprendere, a seconda dell'applicazione:

valore minimo di Recall o Detection Rate (DR), al fine di garantire il rilevamento della maggior parte dei difetti; [1][2][5]

• valore minimo di Precision, per limitare il numero di falsi allarmi; [1][2][5]
• valore minimo di F1-Score, per garantire un adeguato compromesso tra Precision e Recall; [1][2][5]
• valore massimo di False Positive Rate (FPR) o False Positives Per Unit (FPPU); [1][2]
• assenza di differenze significative tra le prestazioni misurate sul Validation Set e quelle ottenute sul Test Set, quale indicatore della capacità di generalizzazione del modello e dell'assenza di fenomeni rilevanti di overfitting. [1][3]

A titolo esemplificativo, un classificatore potrebbe essere considerato accettabile soltanto se soddisfa contemporaneamente condizioni quali:

• Recall ≥ 95%; [2]
• Precision ≥ 90%; [2]
• F1-Score ≥ 92%; [2]
• FPR ≤ 2%; [2]
• differenza tra Recall ottenuta sul Validation Set e Recall ottenuta sul Test Set inferiore al 3%. [3]

I valori effettivi dipendono naturalmente dai requisiti della specifica funzionalità di ispezione e dal livello di rischio associato agli errori di classificazione.

Il risultato di questa fase consiste nella decisione di accettare oppure rigettare temporaneamente il classificatore.

Se tutti i criteri di accettazione risultano soddisfatti, il processo iterativo può considerarsi concluso e il modello viene approvato per la successiva validazione sul campo o per l'integrazione nella pipeline applicativa.[1][5]

Se invece anche uno soltanto dei requisiti non risulta soddisfatto, il ciclo di sviluppo non deve limitarsi all'acquisizione indiscriminata di nuove immagini. È necessario individuare la causa delle prestazioni insufficienti e definire le azioni correttive più efficaci.[1][4]

🔍 Approfondimenti consigliati:

Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), e risorse disponibili sul Web (🌐), utili per approfondire gli argomenti trattati.

• [0] ♾️ TILLL; Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; 👉https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html (AI); §8.5.4. (4) Valutazione dei criteri minimi di prestazione.
• [1] 📖 Aurélien Géron, Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow. Capitoli consigliati: Chapter 2: End-to-End Machine Learning Project; Chapter 3: Classification; Chapter 11: Training Deep Neural Networks. Lingua: Inglese.
• [2] 🌐 Metriche di classificazione (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score); 👉https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/metrics-for-machine-learning-model/ .
• [3] 🌐 Early stopping, generalizzazione e criteri di arresto dell'addestramento; 👉https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/regularization-by-early-stopping/ .
• [4] 🌐 Qualità dei dati e impatto sulle prestazioni dei modelli ML; 👉https://arxiv.org/pdf/2406.19614 .
• [5] 📖 Sebastiano Vigna, Machine Learning. Fondamenti teorici e applicazioni pratiche con Python. Capitoli consigliati: Valutazione delle prestazioni dei classificatori; Matrice di confusione, Precision, Recall e F1-Score; Selezione e validazione dei modelli. Lingua : Italiano.

v3 -- 28/09/2026 18:13

🧠🕸️👁️Test e misura end-to-end delle prestazioni

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#AI #ArtificialIntelligence #deepLearning #CNN #computerVision #classificatore #TateoBlog #TILLL

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Il processo di sviluppo di un classificatore di immagini non termina con l’addestramento del modello. Prima dell’utilizzo operativo è necessario verificare che il classificatore sia in grado di fornire risultati affidabili anche su dati mai osservati in precedenza e nel contesto reale di utilizzo. Per questo motivo il modello viene sottoposto a due livelli successivi di verifica: 

• una valutazione indipendente su dati di test
• una verifica operativa nel sistema reale.

I due livelli di verifica hanno obiettivi differenti e complementari.

• Il primo livello consente di valutare la capacità del classificatore di generalizzare il comportamento su dati nuovi e indipendenti rispetto a quelli utilizzati durante lo sviluppo.
• Il secondo livello verifica invece il comportamento del sistema nel contesto applicativo reale, utilizzando dati grezzi rappresentativi dell’esercizio operativo. In questa fase non viene valutata soltanto la rete neurale, ma l’intero processo che porta alla generazione dei risultati della funzionalità di ispezione.

Le prestazioni operative vengono misurate attraverso due indicatori applicativi:

• Detection Rate (DR), che misura la capacità del sistema di rilevare correttamente i difetti presenti.
• False Positive per Unità Ispezionata (FPPU), che misura il numero medio di falsi allarmi prodotti per numero di oggetti, campioni o unità ispezionate.

Tali metriche consentono di valutare il comportamento del sistema in condizioni rappresentative dell’applicazione reale.

(1) Primo livello: valutazione offline sul Test Set

Il Test Set è costituito da campioni indipendenti non utilizzati durante l’addestramento, la regolazione degli Iperparametri o la selezione del modello.

Questa attività costituisce il primo test di generalizzazione del classificatore e consente di valutarne il comportamento su dati mai osservati nelle precedenti fasi di sviluppo.

Il Validation Set viene utilizzato durante l’addestramento per monitorare le prestazioni, regolare gli Iperparametri e selezionare la configurazione migliore; il Test Set viene utilizzato successivamente per una valutazione finale indipendente.

Le metriche adottate sono le stesse utilizzate durante le fasi di addestramento e validazione.

(2) Secondo livello: Test funzionale end-to-end nel processo di ispezione reale

Successivamente il classificatore viene integrato nella pipeline del processo di ispezione reale e sottoposto a test utilizzando dati grezzi rappresentativi dell'applicazione reale.

I dati vengono elaborati attraverso l'intera catena di processamento, dall'acquisizione fino alla generazione dei risultati della specifica funzionalità di ispezione.

In questa fase non viene valutata esclusivamente la rete neurale, ma l'intero sistema applicativo. L'analisi considera sia gli errori direttamente riconducibili al classificatore sia quelli eventualmente derivanti dagli altri componenti della pipeline.

Le prestazioni operative vengono misurate mediante le metriche applicative calcolate sui risultati prodotti dalla pipeline del processo di ispezione reale:

• Detection Rate (DR)

DR = Detected / GT × 100

dove:

GT = numero totale dei difetti presenti (Ground Truth);

Detected = numero dei difetti correttamente rilevati.

• False Positive Rate (FPR). Risponde alla domanda: "Tra tutti i casi che avrebbero dovuto essere classificati come negativi, quanti sono stati erroneamente classificati come positivi?". È una metrica standard di Machine Learning, statistica e teoria della rilevazione.

FPR = FP / (FP + TN)

dove:

FP = numero totale dei falsi positivi;

TN = True Negatives.

• Precision. Risponde alla domanda: "Quando il sistema segnala un difetto, con quale probabilità il difetto è realmente presente?". Spesso è molto più intuitiva per il business.

Precision = TP / (TP+FP)

dove:

TP = True Positive;

TN = True Negatives.

• False Positives per Unità Ispezionata:

FPPU = FP / N

dove:

FP = numero di falsi positivi;

N = numero di oggetti, campioni o unità ispezionate.

🔍 Approfondimenti consigliati:

Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), risorse disponibili sul Web (🌐) e contenuti della piattaforma TILLL (🧭), utili per approfondire gli argomenti trattati.

• [1] 🧭 Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html (TILLL > AI) > §8.5.3. (3) Test e misura end-to-end delle prestazioni.

• [2] 🧭 La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale; 🔗:https://tateoblog.blogspot.com/p/vs-visione-artificiale.html (TILLL > VS)

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Questo contenuto fa parte del progetto Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL), dedicato all'apprendimento continuo, all'interdisciplinarità e alla condivisione della conoscenza.

v. 2 · del 17 settembre 2026 · tratto dall' Articolo AI

© 2026 Giovanni Battista Tateo | TILLL

🧠 Prediction vs Ground Truth (GT)

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#AI #ArtificialIntelligence #deepLearning #CNN #computerVision #classificatore #prestazioni #TateoBlog #TILLL

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Nella valutazione delle prestazioni di una rete neurale, sia durante la fase di addestramento e validazione del modello, sia durante la verifica offline sul Test Set, sia infine durante la misura end-to-end delle prestazioni sul processo reale, tutte le analisi si basano sul confronto tra due grandezze fondamentali:

• Predizione del modello (Prediction): risultato prodotto dalla rete neurale in risposta a uno specifico dato di ingresso. Rappresenta la stima effettuata dal modello e può assumere la forma di una classe, di una probabilità, di una maschera di segmentazione, di una bounding box o di qualsiasi altra uscita prevista dall'architettura utilizzata.

• Ground Truth (GT): verità di riferimento, ossia il risultato corretto associato al dato di ingresso. La GT rappresenta il valore atteso e viene definita mediante annotazione umana, misure strumentali o altre fonti considerate affidabili. Costituisce il riferimento utilizzato per addestrare, validare e testare il modello.

Tutte le principali metriche di prestazione, quali:

• ACCURACY: Percentuale di predizioni corrette
• PRECISION: Quanto sono precise le predizioni positive
• RECALL: Quanti positivi reali sono stati trovati
• F1-SCORE: Media armonica tra PRECISION e RECALL
• CONFUSION MATRIX: Riepilogo di TP, FP, FN, TN 

nonché le metriche specifiche per object detection, segmentazione o regressione, vengono calcolate confrontando le predizioni del modello con la corrispondente Ground Truth. 

Maggiore è la concordanza tra Prediction e GT, migliori risultano le prestazioni del sistema.

🔍 Approfondimenti consigliati:

Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), risorse disponibili sul Web (🌐) e contenuti della piattaforma TILLL (🧭), utili per approfondire gli argomenti trattati.

• [1]🧭 Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; Paragrafo: §8.5.2. (2) Addestramento e validazione del classificatore.

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Questo contenuto fa parte del progetto Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL), dedicato all'apprendimento continuo, all'interdisciplinarità e alla condivisione della conoscenza.

v. 3 · del 11 settembre 2026 · tratto dall' Articolo AI.

© 2026 Giovanni Battista Tateo | TILLL

👁️ Le applicazioni della Visione Artificiale

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#AI #ArtificialIntelligence #VisioneArtificiale #ComputerVision #MachineVision #MachineLearning #DeepLearning #ANN #CNN #TateoBlog #TILLL

🎯 L'Intelligenza Artificiale (AI) e la Visione Artificiale (Computer Vision) rappresentano oggi tecnologie chiave per automatizzare attività che richiedono osservazione, interpretazione e valutazione di informazioni visive. Grazie alla capacità di apprendere dai dati e riconoscere automaticamente schemi ricorrenti, tali sistemi consentono di migliorare efficienza, qualità, sicurezza e supporto decisionale in numerosi settori industriali, scientifici, medicali e infrastrutturali. [1][2][6][7]

🛠️ La Computer Vision costituisce uno dei principali ambiti applicativi dell'AI e si propone di replicare mediante algoritmi alcune capacità tipiche della visione umana. L'evoluzione della disciplina è stata resa possibile dallo sviluppo del Machine Learning e, soprattutto, del Deep Learning, basato su Reti Neurali Artificiali (ANN) addestrate a riconoscere automaticamente caratteristiche significative all'interno dei dati. Tra queste, le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) rappresentano ancora oggi una delle tecnologie più diffuse per l'analisi delle immagini. [1][3][6][7]

Nel contesto industriale, le applicazioni di Computer Vision sono spesso indicate con il termine Machine Vision, che identifica l'impiego della Visione Artificiale nei processi produttivi, nei sistemi di controllo qualità e nelle attività di ispezione automatica. [4]

📦 Le principali applicazioni della Visione Artificiale comprendono:

• Classificazione: assegna un'immagine a una categoria predefinita, ad esempio identificando il tipo di componente presente o la classe di un difetto. [1]
• Localizzazione / Object Detection: individua la presenza e la posizione degli oggetti tramite riquadri (bounding box), consentendo di rilevare contemporaneamente più elementi nella stessa immagine. [1]
• Segmentazione: determina con precisione quali pixel appartengono a ciascun oggetto o regione di interesse, fornendo una descrizione dettagliata della scena. [1][5]
• Stima della Posa (Pose Estimation): calcola posizione, orientamento o punti caratteristici di un oggetto o soggetto nello spazio. [2]
• Anomaly Detection: individua difetti, danneggiamenti o condizioni anomale rispetto al comportamento considerato normale. [4]
• Tracking: segue nel tempo il movimento di uno o più oggetti all'interno di sequenze video, mantenendone l'identità tra fotogrammi successivi. [1]

Nell'ispezione ferroviaria automatizzata, queste tecnologie consentono di riconoscere componenti dell'infrastruttura, valutarne lo stato e supportare le attività di manutenzione predittiva.

La Visione Artificiale ha applicazioni illimitate ma il costo dell'energia e delle apparecchiature elettroniche per l’acquisizione e l’elaborazione delle immagini ne ha limitato la diffusione su larga scala. Oggi, la disponibilità di dispositivi più potenti e performanti, apre una nuova era che speriamo possa conferire a questa tecnologia il successo che merita.

“La visione industriale permette di rilevare errori e imperfezioni, monitorare e migliorare i processi produttivi, ottimizzare l’impiego complessivo delle risorse. I benefici quantificabili sono la ripetibilità dei risultati, la rapidità delle procedure di ispezione, l'affidabilità e qualità dei prodotti, quindi, in ultima analisi, la soddisfazione del cliente”

( cit. Marco Diani, co-fondatore di iMAGE S srl)

🔍 Approfondimenti consigliati:

Di seguito sono riportati alcuni riferimenti bibliografici (📖), risorse disponibili sul Web (🌐) e contenuti della piattaforma TILLL (🧭), utili per approfondire gli argomenti trattati.

• [1] 🌐 Ultralytics Documentation - Computer Vision Tasks; 🔗https://docs.ultralytics.com/tasks 
• [2] 🌐 Deep Learning-Based Object Pose Estimation: A Comprehensive Survey; 🔗https://arxiv.org/abs/2405.07801 
• [3] 🌐 IBM - What is Deep Learning? 🔗https://www.ibm.com/topics/deep-learning 
• [4] 🌐 Wikipedia Italia - Visione artificiale industriale (Machine Vision); 🔗https://it.wikipedia.org/wiki/Visione_artificiale
• [5] 🌐 MIT - Object Detection and Segmentation; 🔗 https://manipulation.csail.mit.edu/segmentation.html 
• [6] 🧭 Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; (AI.)
• [7] 🧭 La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/p/vs-visione-artificiale.html; (VS)
• [8] 🧭 Machine Vision: l'applicazione industriale della Visione Artificiale; 🔗https://tateoblog.blogspot.com/2017/05/vs-10-machine-vision-la-visione.html; (VS.5)

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Aggiornato il 16 settembre 2026 (Versione 2)

📚🧬⚙️🧠 Entia non sunt multiplicanda praeter necessitatem

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#readings #science #technology #AI #ArtificialIntelligence  #agenticAI #Agency #TateoBlog #TILLL

Floridi ricorre al rasoio di Occam per distinguere tra Intelligenza Artificiale e Agency Artificiale. Nel libro “La differenza fondamentale”, Luciano Floridi riprende una distinzione che ha sviluppato anche nei suoi articoli più recenti: quando osserviamo i sistemi di IA abbiamo sostanzialmente due modi alternativi di interpretarli.

1. Tesi della Realizzabilità Artificiale dell'Intelligenza (RAI o ARI)

La RAI (Artificial Realisability of Intelligence) sostiene che l'intelligenza possa essere realizzata artificialmente. In altre parole:

• l'intelligenza non sarebbe legata esclusivamente agli esseri viventi;
• un sistema artificiale potrebbe essere realmente intelligente;
• per spiegare l'IA dovremmo ampliare il concetto di intelligenza includendo forme artificiali di essa.

Secondo questa prospettiva, quando un sistema artificiale mostra capacità avanzate di apprendimento, ragionamento, pianificazione o problem solving, la conclusione naturale è che ci troviamo di fronte a una forma di intelligenza, magari diversa da quella umana ma pur sempre autentica.

2. Tesi della Molteplice Realizzabilità dell'Agency (MRA)

La MRA (Multiple Realisability of Agency) è invece la posizione difesa da Floridi.

Essa sostiene che non sia necessario estendere il concetto di intelligenza, ma piuttosto quello di agency (capacità di agire). Secondo questa tesi:

• esistono molte forme diverse di agenti;
• un agente può essere efficace nel perseguire obiettivi e produrre effetti nel mondo senza essere intelligente;
• l'IA costituisce una nuova forma di agency artificiale, non una nuova forma di intelligenza.

Per Floridi, i sistemi di IA possono:

• elaborare informazioni,
• prendere decisioni operative,
• adattarsi a contesti variabili,
• compiere azioni efficaci,

ma non per questo possiedono comprensione, coscienza, intenzionalità o stati mentali.

Floridi sostiene che l'evidenza scientifica, il buon senso e il principio di parsimonia (rasoio di Occam) favoriscano la MRA rispetto alla RAI. Per lui le tecnologie che chiamiamo "IA" non sono menti artificiali, ma agenti artificiali: sistemi che ottengono risultati intelligenti senza possedere intelligenza nel senso umano o biologico del termine.

In una frase:

RAI: "Le macchine possono essere intelligenti."

MRA: "Le macchine non sono intelligenti, ma possono essere agenti efficaci."

Ed è proprio questa, per Floridi, la "differenza fondamentale".

Nota sul principio di parsimonia (Rasoio di Occam). Il principio di parsimonia, tradizionalmente attribuito al filosofo medievale Guglielmo di Occam, afferma che, a parità di capacità esplicativa, va preferita l'ipotesi che introduce il minor numero di entità, assunzioni o concetti aggiuntivi. In altre parole: non bisogna moltiplicare gli enti oltre il necessario (Entia non sunt multiplicanda praeter necessitatem). Nel caso dell'IA, Floridi sostiene che sia più parsimonioso interpretare i sistemi attuali come forme di agency artificiale piuttosto che ampliare il concetto di intelligenza fino a includere le macchine. Secondo questa prospettiva, non è necessario attribuire comprensione, coscienza o stati mentali all'IA per spiegarne il comportamento efficace. Si osservi che Guglielmo di Occam (XIV secolo), non usò mai la formula "rasoio di Occam". Furono i filosofi successivi a chiamarlo così perché il suo metodo consisteva proprio nel "radere via" le entità teoriche inutili.

🔗 Collegamenti utili per approfondire:

1. 📚🧬⚙️ Tecnologia (LT.5.3); Titolo: Le mie letture dedicate alla tecnologia; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/tecnologia-lt53.html; Paragrafo: §3.5. La differenza fondamentale, Luciano Floridi (📚lt.5.3-§3.5)

2. 📖  La differenza fondamentale -- Artificial Agency: una nuova filosofia dell'intelligenza artificiale; Luciano Floridi; Cap. 5. Ripensare l’IA come una forma di agency priva di intelligenza, pag. 105.  

2. 🌐 Artificial Intelligence as a New Form of Agency (not Intelligence) and the Multiple Realisability of Agency Thesis, Luciano Floridi, https://philarchive.org/archive/FLOAAA-5v1. 

3.  ▶️ L'intelligenza artificiale non è intelligente, AI News, intervista a Luciano Floridi, YouTube, Link: https://youtu.be/Kc64hR_km9c?si=3YseOPAO-cfpaNCZ

4. ▶️ Luciano Floridi spiega l'IA: da ChatGPT a DeepSeek - Splendida Cornice 30/01/2025, Rai, YouTube, Link: https://youtu.be/oSL94DD9sgI?si=oJf3r429m3H9H4mJ

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🧠 Microsoft Copilot

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#AI #ArtificialIntelligence #deepLearning #Transformer #LLM #Microsoft365 #Copilot #Microsoft365Copilot #OpenAI #GenerativeAI #MicrosoftGraph #TateoBlog #TILLL

🌍 Microsoft Copilot è la famiglia di assistenti AI sviluppata da Microsoft e basata anche sulle tecnologie OpenAI. L’ecosistema comprende diverse soluzioni specializzate, tra cui Microsoft Copilot Base (gratuito), Copilot Pro, GitHub Copilot, Dynamics 365 Copilot, Copilot for Security, Sales and Service Copilot e Microsoft 365 Copilot.

L’obiettivo di questi strumenti è assistere le persone nelle attività quotidiane, rendendo più semplice l’accesso alla conoscenza, la produzione di contenuti e l’interazione con gli strumenti digitali. Microsoft descrive Copilot come una tecnologia in grado di aiutare gli utenti a migliorare nelle attività che già conoscono e ad apprendere più rapidamente nuove competenze.

Tra le caratteristiche principali emergono la possibilità di lavorare in modo più produttivo, il supporto multilingue, la collaborazione in contesti globali e l’integrazione con l’ecosistema Microsoft. 

Microsoft 365 Copilot rappresenta la declinazione specificamente progettata per il digital workplace, integrando l’intelligenza artificiale direttamente negli strumenti di lavoro quotidiani.

👥 Microsoft 365 Copilot introduce l’intelligenza artificiale all’interno dei processi di lavoro attraverso due modalità principali: l’integrazione nelle applicazioni Microsoft 365 e l’interazione tramite chat conversazionale.

Nella modalità App, Copilot è disponibile all’interno di Word, Excel, PowerPoint, Outlook e Teams, supportando attività come la generazione di nuovi contenuti e la ricerca di informazioni già esistenti.

Dal punto di vista del valore aziendale, i benefici riportati comprendono:

• automazione delle attività ripetitive;
• miglioramento della collaborazione e della comunicazione;
• incremento della produttività;
• miglioramento della qualità, precisione e velocità delle attività;
• risparmio di tempo;
• ottimizzazione della gestione delle informazioni;
• maggiore flessibilità e scalabilità;
• possibilità di dedicare più tempo ad attività strategiche.

Particolare rilievo hanno le funzionalità multi-lingua, orientate a inclusività e accessibilità. L’agente Interpreter di Teams consente a ciascun partecipante di parlare nella propria lingua e di ascoltare gli altri nella lingua preferita, favorendo riunioni multilingue e collaborazioni internazionali senza la necessità di una lingua comune.
L’adozione di Copilot favorisce innovazione, cambiamento, creatività, pensiero critico e competitività aziendale.

⚙️ Il principale elemento architetturale è Microsoft Graph, presentato come il punto di accesso unificato alle informazioni presenti nell’ecosistema Microsoft 365.

Graph raccoglie e rende accessibili informazioni provenienti da applicazioni come Outlook, SharePoint, OneDrive e Teams, consentendo una visione integrata del digital workplace. Questa unificazione facilita l’accesso ai dati e la realizzazione di soluzioni maggiormente interconnesse.

Microsoft Graph viene descritto anche come la “conoscenza” del copilota. In questa prospettiva, gli algoritmi di AI possono accedere alle stesse informazioni che risultano già disponibili all’utente all’interno dell’ambiente Microsoft 365.

Dal punto di vista della sicurezza e della privacy, esitono alcuni principi chiave:

• utilizzo limitato ai dati necessari per fornire il servizio richiesto;
• rispetto del cono di visibilità dell’utente;
• accesso limitato alle informazioni per cui esistono già autorizzazioni;
• protezione dei dati attraverso meccanismi di sicurezza e crittografia;
• attenzione agli aspetti relativi a diritto d’autore e copertura legale.

Si osservi che le interazioni personali con Copilot rimangono private e che il sistema opera esclusivamente sui dati presenti all’interno del cloud Microsoft 365. 

🔗 Collegamenti utili per approfondire:

🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: L'applicazione delle più recenti tecnologie per delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; Paragrafo §8.7.1.1. Microsoft Copilot 

📖 Microsoft 365 COPILOT: la guida definitiva per aumentare la produttività al lavoro grazie all'AI Generativa, Giuseppe Marchi, Capitolo 2. Microsoft Copilot, pag. 25

 

~~~~~~~~~~=======( v. 1     4 / 9 / 2026 )=====~~~~~~~~~~

🌍 Prospettiva divulgativa; 👥 Prospettiva Business; ⚙️ Prospettiva ingegneristica.

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🧠 Addestramento e validazione del classificatore

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Una volta completata la preparazione del dataset, il modello viene addestrato utilizzando il Training Set. Durante questa fase la rete neurale apprende automaticamente le caratteristiche discriminanti delle diverse classi modificando iterativamente i propri parametri interni (pesi e bias) al fine di ridurre l'errore di classificazione.

Configurazione Architetturale

La prima attività consiste nella definizione dell'architettura della rete neurale che verrà utilizzata per il riconoscimento delle immagini.

I principali parametri architetturali comprendono:

• Architettura CNN (ad esempio VGG10, VGG16, ResNet50, DenseNet201, EfficientNet o MobileNet): definisce la struttura della rete neurale e il modo in cui vengono estratte le caratteristiche dalle immagini.

• Dense Layer Size (ad esempio 512 neuroni): rappresenta il numero di neuroni presenti nel layer completamente connesso (Fully Connected Layer) posto nella parte finale della rete. Questo layer combina le caratteristiche estratte dagli strati convoluzionali e produce la decisione finale di classificazione. Un numero maggiore di neuroni aumenta la capacità rappresentativa del modello ma incrementa anche il numero di parametri da addestrare e il rischio di overfitting.

Iperparametri di Addestramento

Oltre alla struttura della rete, è necessario configurare una serie di iperparametri, ovvero parametri non appresi automaticamente dal modello ma definiti dall'ingegnere durante il processo di sviluppo.

Tra i più comuni:

• Learning Rate: determina l'entità delle modifiche applicate ai parametri della rete durante ogni iterazione di addestramento. Valori troppo elevati possono rendere instabile l'apprendimento, mentre valori troppo bassi possono rallentare eccessivamente la convergenza.

• Numero di Epoche: indica quante volte l'intero Training Set viene presentato alla rete durante il processo di apprendimento.

• Dropout: tecnica di regolarizzazione che disattiva casualmente una percentuale di neuroni durante l'addestramento al fine di migliorare la capacità di generalizzazione del modello.

• Patience: parametro utilizzato nei meccanismi di Early Stopping. Definisce il numero di epoche consecutive durante le quali il modello può non migliorare prima che l'addestramento venga interrotto automaticamente.

Processo di Validazione

Durante l'addestramento il Validation Set svolge un ruolo fondamentale. A intervalli regolari il modello viene valutato su dati che non sono stati utilizzati per aggiornare i pesi della rete. Questo consente di monitorare le prestazioni del classificatore e di identificare tempestivamente eventuali problemi.

I due fenomeni principali da controllare sono:

• Overfitting: il modello apprende in modo eccessivamente dettagliato il Training Set, ottenendo ottime prestazioni sui dati di addestramento ma risultati peggiori su dati nuovi e mai osservati.

• Underfitting: il modello non riesce ad apprendere adeguatamente le caratteristiche del problema e mostra prestazioni insufficienti sia sul Training Set sia sul Validation Set.

L'obiettivo del processo di validazione è individuare il modello che offre il miglior compromesso tra accuratezza e capacità di generalizzazione.

Indicatori e Strumenti di Analisi

Per comprendere il comportamento del classificatore durante l'addestramento vengono monitorati diversi indicatori e strumenti diagnostici.

• Accuracy Plot. L'Accuracy Plot mostra l'andamento dell'accuratezza di classificazione nel corso delle epoche sia sul Training Set sia sul Validation Set.

L'analisi delle due curve permette di valutare:

• velocità di apprendimento del modello;
• raggiungimento della convergenza;
• eventuale presenza di overfitting o underfitting.

• Loss Plot. Il Loss Plot rappresenta l'evoluzione della funzione di errore (Loss Function) durante l'addestramento.

Un comportamento desiderabile è caratterizzato da una progressiva riduzione della loss sia sul Training Set sia sul Validation Set.

Divergenze significative tra le due curve rappresentano spesso un'indicazione precoce di overfitting.

• Heatmap di Attenzione. Le Heatmap di Attenzione evidenziano le regioni dell'immagine che hanno maggiormente influenzato la decisione del classificatore.

Questi strumenti consentono di verificare se la rete neurale stia realmente osservando gli elementi significativi dell'oggetto di interesse oppure se stia basando le proprie decisioni su informazioni spurie o non pertinenti.

• Matrice di Confusione. La Confusion Matrix rappresenta il numero di campioni classificati correttamente o erroneamente per ciascuna classe.

La matrice permette di identificare:

• le classi maggiormente confuse tra loro;
• la distribuzione degli errori;
• eventuali squilibri prestazionali del classificatore.

• Metriche di Classificazione. Dalla matrice di confusione possono essere derivate diverse metriche quantitative, tra cui:

• Accuracy: percentuale complessiva di classificazioni corrette.
• Precision: capacità di evitare falsi positivi.
• Recall: capacità di rilevare correttamente tutti i campioni appartenenti a una determinata classe.
• F1-Score: misura sintetica che combina Precision e Recall.

Risultato della Fase di Addestramento

Al termine del processo vengono confrontate le diverse configurazioni testate e selezionato il modello che presenta le migliori prestazioni sul Validation Set. Il risultato finale è un classificatore addestrato e validato, pronto per essere sottoposto alla successiva fase di test indipendente sul Test Set e, successivamente, all'impiego operativo sul campo.

Al termine di questa fase si ottiene il modello migliore tra quelli testati, ovvero il classificatore addestrato e validato.

🔗 Riferimenti per approfondire:

 

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1. 🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html ; paragrafo §8.5.2. (2) Addestramento e validazione del classificatore.

2. 👁️ Visione Artificiale (VS); Titolo: La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale;  Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/vs-visione-artificiale.html 

 

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