Monitoring delle performance di una rete neurale dopo il primo rilascio

Vanni Galli, Docente, Ricercatore - Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana (SUPSI)

Luigi Meroni, Group Head of Compliance - EURONOVATE SA

Andrea Quattrini, Ricercatore - Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana (SUPSI)

È dimostrato che le performance di una rete neurale sono direttamente legate alla dimensione e la rappresentatività del dataset utilizzato per l’allenamento. A livello accademico, come riferimento universale per valutare le performance, ci si basa spesso su dei dataset reperiti in rete, i quali non sono però utilizzabili a fini commerciali. A livello aziendale è dunque necessario provvedere internamente alla creazione dei dataset necessari, attività che può essere molto dispendiosa. Difficilmente dunque un’azienda può rilasciare subito un software di machine learning in modo definitivo; può però rilasciarne una prima versione “minimale” ed utilizzarla per raccogliere dei dati, i quali saranno utilizzati per ri-allenare la rete su dataset crescenti. Questa presentazione nasce dalla collaborazione tra un’università (SUPSI) e un’azienda ticinese, EURONOVATE con sedi in Italia e Spagna e vuole porre l’accento su come si può gestire la fase di raccolta dati e monitorare nel tempo le performance e la qualità del risultato; verranno inoltre illustrati alcuni indici definiti in standard internazionali (ISO) per la determinazione delle performance di un sistema biometrico.