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Applicazioni statistiche delle reti neurali alle insolvenze delle compagnie di assicurazione

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10 loro sottoposto un quesito che esula dalla specificità del campo per cui sono state predisposte, si hanno risposte incongruenti. Il loro limite è costituito quindi dall’incapacità di generalizzare una conoscenza specifica, cioè di non essere in grado di fornire delle risposte sensate in qualunque circostanza, anche in presenza di “noise” cioè di dati parzialmente inesatti o addirittura carenti. Per questo motivo si è allora cercata una nuova strada di studio e si sono riscoperte le peculiarità del connessionismo, abbandonato per qualche decennio perché considerato inefficiente. Questa “scienza” è la risultante di una integrazione di diverse discipline scientifiche che vanno dalla fisica alla psicologia, dalla neurologia alla matematica, dall’informatica alla robotica e si propone di riprodurre su un calcolatore, con un approccio computazionale e simulativo, le capacità analitiche del cervello (Parisi, 1989, pag. 13 e ss.). Queste capacità possono essere studiate solo mediante la costruzione di sistemi artificiali, che devono comportarsi come i fenomeni analizzati, e con l’utilizzo delle immense potenzialità simulative dei moderni calcolatori. I sostenitori del connessionismo ritengono che le caratteristiche fisiche della macchina intelligente siano molto importanti: l’intelligenza deve essere costruita proprio in base ai principi strutturali e di funzionamento del cervello (non è così per i propugnatori dei sistemi esperti, secondo i quali le proprietà dell’intelligenza sono puramente funzionali e quindi tali da poter essere realizzate su qualunque tipo di macchina). Da qui l’esigenza di ricreare dei modelli molto simili ad esso: le reti neurali, cioè dei sistemi in cui un gran numero di unità, dal meccanismo di funzionamento molto semplice, sono interconnesse tra di loro in modo tale che insieme “ragionino” come un tutt’uno. La caratteristica fondamentale delle reti neurali 2 è la loro capacità di apprendere da casi concreti: esse quindi non devono essere programmate con un linguaggio costituito da istruzioni sequenziali (come nel caso dei sistemi esperti) o da simboli, ma imparano proprio come fa il cervello umano, sulla base delle esperienze che vive. Esse cioè nascono prive di conoscenza e devono essere addestrate per poter garantire una risposta efficace ai problemi loro sottoposti. Inoltre sono in grado di estrapolare 2 Chiamate anche sistemi dinamici non lineari, sistemi dinamici complessi, PDP (Parallel Distributed Processing) (Parisi, 1989).
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Applicazioni statistiche delle reti neurali alle insolvenze delle compagnie di assicurazione

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Informazioni tesi

  Autore: Flavio Dionigi Ponciroli
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 1997-98
  Università: Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano
  Facoltà: Scienze Bancarie, Finanziarie e Assicurative
  Corso: Economia Bancaria, Finanziaria ed Assicurativa
  Relatore: Benito Vittorio Frosini
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 198

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