Il nostro primo modello neurale creato con Tensorflow!

In questo tutorial impareremo a creare la nostra prima rete neurale utilizzando TensorFlow, una delle librerie più popolari per il machine learning e l’intelligenza artificiale. Creare una rete neurale può sembrare intimidatorio all’inizio, ma grazie a TensorFlow e alla sua facilità d’uso, saremo in grado di costruire una rete neurale in pochi passaggi semplici.

Passo 1: Installare TensorFlow
La prima cosa da fare è installare TensorFlow sul nostro computer. Possiamo farlo utilizzando pip, il gestore di pacchetti di Python. Apriamo il nostro terminale e digitiamo il seguente comando:

pip install tensorflow

Questo installerà TensorFlow insieme a tutte le sue dipendenze sul nostro computer.

Passo 2: Importare TensorFlow
Una volta installato TensorFlow, possiamo iniziare a creare la nostra rete neurale. Apriamo il nostro editor di testo preferito e importiamo TensorFlow nel nostro script Python:

import tensorflow as tf

Questa riga di codice importa TensorFlow nel nostro script, permettendoci di utilizzare tutte le sue funzionalità per creare la nostra rete neurale.

Passo 3: Creare il nostro modello
Il passo successivo è definire il nostro modello di rete neurale. In questo esempio, creeremo una rete neurale semplice con un singolo strato nascosto. Definiamo i parametri del nostro modello come segue:

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

In questo codice, stiamo creando un modello sequenziale con due strati: uno strato nascosto con 64 unità e attivazione ReLU e uno strato di output con una unità.

Passo 4: Compilare il modello
Dopo aver definito il nostro modello, dobbiamo compilarlo con le funzioni di ottimizzazione e di perdita appropriate. Utilizziamo il metodo compile per fare ciò:

model.compile(optimizer='adam',
              loss='mse',
              metrics=['mae'])

In questo esempio, stiamo utilizzando l’ottimizzatore Adam e la perdita mean squared error. Specifichiamo anche la metrica mean absolute error per valutare le prestazioni del nostro modello.

Passo 5: Addestrare il modello
Ora che abbiamo definito e compilato il nostro modello, possiamo procedere con l’addestramento della rete neurale. Utilizziamo il metodo fit per addestrare il modello sui nostri dati di addestramento:

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))

In questo esempio, stiamo addestrando il modello per 10 epoche utilizzando un batch size di 32. Valutiamo anche le prestazioni del modello utilizzando i dati di validazione.

Passo 6: Valutare il modello
Una volta addestrato il modello, possiamo valutarne le prestazioni utilizzando il metodo evaluate:

loss, mae = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Mean Absolute Error:', mae)

Questo ci fornirà il mean absolute error del nostro modello sui dati di test, permettendoci di valutare le sue prestazioni.

Congratulazioni, hai appena creato la tua prima rete neurale con TensorFlow! Ora sei pronto per esplorare ulteriormente il mondo del machine learning e dell’intelligenza artificiale utilizzando questa potente libreria. Buon lavoro!