Regressione
Simbolica
Perchè la Regressione Simbolica ?
Se prendiamo un sistema di cui si hanno dei valori di ingresso X e dei valori di output Y un tipico problema di AI sarà quello di predire le Y future. Nelle situazioni reali complesse in cui si utilizzano delle soluzioni di Deep Learning, la rete neurale darà una predizione di Y con un buon livello di accuratezza ma non sarà possibile spiegare come si sia raggiunta tale predizione.
Una delle critiche più frequentemente mosse all’AI e alle sue applicazioni è che essa per quanto efficace rimanga una Black Box.
La Regressione Simbolica (RS) può essere vista come un’operazione di unboxing: è una tecnica che non permette solo di predire le Y future, ma di ricavare matematicamente il processo che lega le X alle Y e quindi il perchè si ottenga un certo output dato un certo input.
Per questa ragione, una buona RS ritorna dei risultati più interpretabili, più generallizzabili e robusti rispetto alle tecniche classiche di AI e Machine Learning.
Cos’è la Regressione Simbolica?
Dato un set di input X e uno di output Y, la Regressione Simbolica è un tipo di Regressione che identifica la funzione f(X) = Y, cioè l’espressione matematica che fitta al meglio il dataset sia dal punto di vista dell’accuratezza che della semplicità della formula.
A differenza delle tecniche classiche di Regressione, questo approccio per sua natura non necessita di assunzioni a priori circa la tipologia di modello ed è pertanto molto utile soprattutto nelle fasi esplorative o in quelle situazioni in cui non si hanno conoscenze a priori circa le caratteristiche del fenomeno in studio.
Esempi di
Campi di Applicazione
Fraud detection
Con RS non solo è possibile individuare un’azione fraudolenta (anomalia) ma ricavare i fattori più rilevanti per scoprire un’azione fraudolenta.
Churn Prediction
Con RS non solo è possibile predire l’abbandono della clientela ma formularla e spiegarla matematicamente, fornendo quindi eventualmente anche degli strumenti per intervenire su quegli aspetti che più portano un cliente ad abbandonare.
Manutenzione Predittiva
Con RS non è solo possibile predire con anticipo l’anomalia (rottura/malfunzionamento del macchinario) ma individuare i fattori che hanno portato a tale rottura e fornire così degli strumenti per applicare interventi mirati e correttivi.
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