{"id":40112,"date":"2025-05-20T08:08:00","date_gmt":"2025-05-20T06:08:00","guid":{"rendered":"https:\/\/neuronup.com\/?p=40112"},"modified":"2025-05-20T08:08:00","modified_gmt":"2025-05-20T06:08:00","slug":"predizione-dei-risultati-dei-giocatori-mediante-ta-lstm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/neuronup.com\/it\/ricerca\/nuove-tecnologie\/predizione-dei-risultati-dei-giocatori-mediante-ta-lstm\/","title":{"rendered":"Previsione dei risultati dei giocatori tramite TA-LSTM."},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-xl-font-size wp-block-paragraph\">Elina Filatova, data scientist di NeuronUP, spiega in questo articolo come il modello <strong>Time-Aware LSTM (TA-LSTM) permette di prevedere con alta precisione i risultati degli utenti<\/strong> anche quando i loro dati vengono generati in modo irregolare. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In <a href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/\">NeuronUP<\/a> implementiamo attivamente i metodi di apprendimento automatico pi\u00f9 avanzati che ci permettono di prevedere con alta precisione il comportamento degli utenti, individuare tendenze e prevedere risultati futuri basandoci sui loro dati storici.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tuttavia, <strong>gli approcci tradizionali dell&#8217;apprendimento automatico incontrano difficolt\u00e0 quando i dati vengono generati in modo irregolare<\/strong> e gli intervalli tra le osservazioni sono caotici o specifici per ogni utente. In tali casi, i modelli convenzionali diventano inefficaci, poich\u00e9 non considerano il ritmo e la frequenza unici dell&#8217;attivit\u00e0 di ciascuna persona.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Proprio <strong>per risolvere questo problema utilizziamo una versione speciale della rete neurale LSTM<\/strong>, denominata Time-Aware LSTM (TA-LSTM). Questo modello \u00e8 in grado di considerare efficacemente gli intervalli temporali tra gli eventi, permettendo di prevedere serie temporali anche quando i dati sono irregolari.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Obiettivo dello studio e principali difficolt\u00e0<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In NeuronUP disponiamo di <a href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/prodotto\/neuronup-score\/\">metriche dell&#8217;utente<\/a> provenienti da giorni precedenti, con l&#8217;obiettivo di prevedere i loro risultati la prossima volta che svolgeranno l&#8217;attivit\u00e0. A prima vista, questo potrebbe sembrare un compito semplice, ma nella pratica reale emergono diverse difficolt\u00e0 importanti:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ritmo individuale degli utenti<\/strong>: Ogni utente ha un pattern unico di allenamento; alcuni giocano quotidianamente, altri settimanalmente, e alcuni possono fare pause prolungate fino a un mese, tornando inaspettatamente alle attivit\u00e0. Per esempio, Alex si allena in modo costante ogni giorno, mentre Jos\u00e9 preferisce intervalli settimanali. Se si mediassero i loro risultati senza considerare questa frequenza, si perderebbero dettagli cruciali.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Variet\u00e0 di attivit\u00e0 e il loro impatto differenziale sugli utenti<\/strong>: Le attivit\u00e0 in NeuronUP sono progettate per migliorare diverse funzioni cognitive come la memoria, l&#8217;attenzione e la logica, tra le altre. Ogni attivit\u00e0 possiede un livello di difficolt\u00e0 particolare che varia a seconda dell&#8217;utente. Ci\u00f2 che risulta semplice per una persona, potrebbe rappresentare una grande sfida per un&#8217;altra.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Focus sulle attivit\u00e0 specifiche<\/strong>: Gli specialisti di NeuronUP determinano quali attivit\u00e0 assegnare a ciascun utente. Per esempio, Carmen svolge regolarmente esercizi di memoria, logica e matematica, mentre Pablo preferisce esclusivamente esercizi di attenzione. Pertanto, il modello predittivo deve considerare il percorso personalizzato di ogni giocatore.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Naturalmente, <strong>tutte queste sfumature complicano sia il processo appropriato di preparazione dei dati sia l&#8217;addestramento stesso dei modelli di apprendimento automatico<\/strong>. Ignorare il ritmo individuale dei giocatori, i loro intervalli irregolari e i diversi livelli di difficolt\u00e0 delle attivit\u00e0 inevitabilmente conduce alla perdita di informazioni chiave. Di conseguenza, esiste il rischio di ottenere previsioni meno precise, il che a sua volta pu\u00f2 ridurre l&#8217;efficacia delle raccomandazioni personalizzate in NeuronUP.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group br-0111 has-primary-background-color has-background has-dark-background has-sm-padding-top has-sm-padding-left has-sm-padding-right has-xxl-margin-top\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-8f761849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<figure class=\"wp-block-image size-full desktop-position-absolute desktop-bottom-0 mobile-width-50 mobile-m-inline-auto has-xl-margin-top\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/v3\/producto-certificado.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-31568\"><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<h2 class=\"wp-block-heading has-white-color has-text-color\"><strong>Iscriviti<\/strong> <br>alla nostra <br>Newsletter<\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button--1\" style=\"--button-outline-color:var(--color-white);--button-outline-color-hover:rgba(0,0,0,0.8);\"><a class=\"wp-block-button__link button button-outline   wp-element-button\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/newsletter\/\">Iscriviti<\/a><\/div>\n\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Soluzione: Time-Aware LSTM<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Per superare efficacemente tutte le difficolt\u00e0 <\/strong>menzionate in precedenza, il team dati di NeuronUP <strong>ha sviluppato una soluzione specifica <\/strong>basata sul modello personalizzato Time-Aware LSTM (TA-LSTM). Questa \u00e8 una versione migliorata della rete neurale standard LSTM, che \u00e8 in grado di considerare non solo gli eventi nelle serie temporali, ma anche gli intervalli di tempo tra essi.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Preparazione dei dati: perch\u00e9 la differenza temporale \u00e8 cos\u00ec importante?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il nostro modello riceve in input dati preparati in modo specifico. Ogni record \u00e8 una <strong>matrice bidimensionale<\/strong> che contiene i risultati sequenziali di un giocatore, <strong>ordinati cronologicamente<\/strong>, cos\u00ec come gli intervalli di tempo in giorni tra ogni volta che ha svolto l&#8217;attivit\u00e0. Per capire perch\u00e9 \u00e8 cos\u00ec importante considerare la differenza temporale, conosciamo due personaggi che ci aiuteranno a illustrare questo punto in modo chiaro.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Immaginiamo una maratona chiamata &#8220;Il pi\u00f9 veloce e agile&#8221;, per la quale si stanno preparando due atleti:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Neuronito <\/strong>\u2013 un atleta disciplinato e determinato. Non salta mai un allenamento, lavora su se stesso ogni giorno e cura meticolosamente la sua alimentazione. Neuronito progredisce costantemente: con ogni nuova sessione di allenamento diventa pi\u00f9 veloce, resistente e sicuro di s\u00e9. Data la sua preparazione stabile, possiamo prevedere facilmente che avr\u00e0 un&#8217;ottima prestazione nella maratona.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-1024x1024.webp\" alt=\"Personaggio blu sorridente con un asciugamano in testa, in una palestra circondato da pesi, macchina per esercizi e kettlebell.\" class=\"wp-image-40115\" style=\"width:600px\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-150x150.webp 150w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-300x300.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-768x768.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-1024x1024.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-1536x1536.webp 1536w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-2048x2048.webp 2048w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">&#8220;Neuronito&#8221;. Elaborazione propria.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Lentonito <\/strong>\u2013 un atleta talentuoso, ma meno disciplinato. I suoi allenamenti sono irregolari. Oggi si allena con entusiasmo, ma domani preferisce riposare godendosi la sua paella e un buon prosciutto. Queste sessioni incostanti generano fluttuazioni nelle sue prestazioni: a volte migliora, altre volte no, ma senza una crescita costante. \u00c8 probabile che Lentonito arrivi al traguardo con risultati meno impressionanti.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-1024x1024.webp\" alt=\"Personaggio blu a forma di goccia con occhiali da sole che tiene un cocktail; sfondo tropicale con due palme e un'amaca rossa.\" class=\"wp-image-40116\" style=\"width:600px\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-150x150.webp 150w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-300x300.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-768x768.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-1024x1024.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-1536x1536.webp 1536w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-2048x2048.webp 2048w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">&#8220;Lentocito&#8221;. Elaborazione propria.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In questo modo, abbiamo visto con un esempio semplice quanto influiscono gli intervalli di tempo tra eventi nei risultati finali. Proprio queste informazioni sulla stabilit\u00e0 e regolarit\u00e0 negli &#8220;allenamenti&#8221; sono quelle che forniamo al nostro modello.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Se non considerassimo gli intervalli di tempo, il modello percepirebbe questi due atleti come uguali<\/strong>, senza notare la differenza nel loro approccio all&#8217;allenamento. Ma il TA-LSTM rileva questa caratteristica chiave, analizza gli intervalli individuali tra gli eventi e fa previsioni pi\u00f9 accurate, tenendo conto del ritmo unico di ogni partecipante (o nel nostro caso in NeuronUP, dell&#8217;utente).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ma non \u00e8 tutto! Come avrai notato, abbiamo anche menzionato l&#8217;alimentazione di Neuronito e Lentonito. Non per caso, ma perch\u00e9 questi dati rappresentano caratteristiche aggiuntive che influenzano significativamente il risultato finale.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Analogamente, <strong>il nostro modello \u00e8 in grado di considerare non solo gli intervalli di tempo, ma anche altre caratteristiche importanti<\/strong>, come l&#8217;et\u00e0, il genere, la diagnosi e persino le preferenze degli utenti. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questo <strong>permette di migliorare considerevolmente la precisione delle previsioni<\/strong>, proprio come nel nostro esempio con i protagonisti, dove abbiamo preso in considerazione il loro regime alimentare e la sua influenza sul successo.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Dettagli tecnici <\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ora che abbiamo visto il concetto principale, passiamo all&#8217;<strong>aspetto tecnico del funzionamento del modello Time-Aware LSTM (TA-LSTM)<\/strong>. Questo modello \u00e8 una modifica della cella LSTM standard, progettata specificamente per tenere conto degli intervalli di tempo tra eventi sequenziali.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;obiettivo principale del TA-LSTM \u00e8 l&#8217;<strong>aggiornamento adattivo dello stato interno di memoria del modello in funzione del tempo trascorso dall&#8217;ultima osservazione<\/strong>. Questo approccio \u00e8 cruciale quando si lavora con serie temporali irregolari, esattamente il tipo di dati con cui trattiamo in NeuronUP.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il vettore di input all&#8217;istante di tempo t \u00e8 rappresentato come:<\/p>\n\n\n\n[text{inputs}_{t} = [x_{t},,Delta t]]\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dove:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>(x_t in mathbb{R}^d) &#8211; \u00e8 il vettore di caratteristiche che descrive l&#8217;evento corrente (ogni giorno in cui viene svolta l&#8217;attivit\u00e0).<\/li>\n\n\n\n<li>(Delta t in mathbb{R}) &#8211; \u00e8 l&#8217;intervallo di tempo tra l&#8217;osservazione corrente e la precedente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gli stati precedenti del modello sono rappresentati nel modo standard:<\/p>\n\n\n\n[h_{t-1},; C_{t-1}]\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dove:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>(h_{t-1}) &#8211; \u00e8 il vettore di stato nascosto nel passo precedente.<\/li>\n\n\n\n<li>(C_{t-1}) &#8211; \u00e8 lo stato di memoria (cellula LSTM) nel passo precedente.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per tenere conto dell&#8217;influenza dell&#8217;intervallo di tempo t, il modello utilizza un meccanismo speciale di attenuazione della memoria, descritto dalla seguente formula:<\/p>\n\n\n\n[gamma_t = e^{-text{RELU}(w_d cdot Delta t + b_d)}]\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dove:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>(w_d, ; b_d) &#8211; sono parametri addestrabili del modello.<\/li>\n\n\n\n<li>(text{RELU}(x) = max(0, x)) &#8211; \u00e8 la funzione di attivazione che evita valori negativi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il coefficiente di attenuazione (gamma_t) controlla l&#8217;aggiornamento dello stato di memoria.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;aggiornamento della memoria \u00e8 definito come:<\/p>\n\n\n\n[bar{C}_{t-1} = gamma_t cdot C_{t-1}]\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ci\u00f2 significa che quando l&#8217;intervallo di tempo aumenta, il valore tende a zero, il che provoca una maggiore &#8220;dimenticanza&#8221; degli stati di memoria precedenti.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nel passaggio successivo, lo stato di memoria corretto (bar{C}_{t-1}) viene inserito nelle equazioni standard delle LSTM:<\/p>\n\n\n\n[h_t, ; C_t = text{LSTM}(x_{t&#8217;}, h_{t-1}, bar{C}_{t-1})]\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I valori di output (h_t) e lo stato di memoria aggiornato (C_t) vengono utilizzati nel passo successivo del modello, garantendo una previsione precisa e la capacit\u00e0 di considerare intervalli di tempo irregolari tra gli eventi.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Perch\u00e9 utilizzare la previsione?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;uso della previsione ci <strong>permette di anticipare con elevata precisione i risultati futuri di un paziente<\/strong>, analizzando preventivamente i suoi dati tramite il nostro modello personalizzato TA-LSTM. Per verificare la precisione delle previsioni, abbiamo preso un campione di dati di pazienti reali e applicato il modello basandoci sulle loro registrazioni di attivit\u00e0 precedenti. L&#8217;ultimo giorno di attivit\u00e0 di ciascun paziente \u00e8 stato escluso dai dati per confrontare il risultato reale con la previsione generata dal modello.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Nella maggior parte dei casi, i risultati previsti<\/strong> dal nostro modello <strong>coincidevano strettamente con i valori reali<\/strong> dei giocatori. Tuttavia, abbiamo anche identificato alcune eccezioni interessanti in cui la previsione differiva significativamente dal risultato reale.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ad esempio, nel grafico seguente (Immagine 1), si pu\u00f2 osservare il progresso del paziente (linea blu) e la corrispondente previsione del modello (linea rossa). A prima vista, la differenza sembra piuttosto grande: il paziente ha mantenuto una prestazione alta e stabile per tutto il periodo di osservazione, ma il suo ultimo risultato \u00e8 stato inaspettatamente molto pi\u00f9 basso di quanto previsto. In questo caso, la previsione del modello sembrava molto pi\u00f9 logica del risultato reale.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Perch\u00e9 \u00e8 successo questo?<\/h3>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image image-interface\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"420\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente-1024x420.webp\" alt=\"Grafico dell'evoluzione giornaliera: asse temporale, punteggio 0\u20131; punti blu Progresso Reale e linea rossa Punteggio Previsto.\" class=\"wp-image-40348\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente-300x123.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente-768x315.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente-1024x420.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente-1536x630.webp 1536w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente.webp 1647w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Immagine 1. Evoluzione giornaliera del paziente.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La ragione si \u00e8 rivelata semplice ma importante: in tutti i giorni precedenti, il paziente ha giocato a livelli (fasi) pi\u00f9 facili, ottenendo punteggi costantemente alti. Tuttavia, nell&#8217;ultimo giorno, ha scelto la fase 6, che era pi\u00f9 difficile, il che ha provocato un calo notevole della sua prestazione (Immagine 2).<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image image-interface\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"454\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-2-Evolucion-del-paciente-con-detalle-de-fases-1024x454.webp\" alt=\"Grafico a barre che mostra l'evoluzione giornaliera di un paziente con fasi 4, 5 e 6 e punteggio tra 0 e 1, tra 04\/09\/2024 e 16\/10\/2024.\" class=\"wp-image-40349\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-2-Evolucion-del-paciente-con-detalle-de-fases-300x133.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-2-Evolucion-del-paciente-con-detalle-de-fases-768x341.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-2-Evolucion-del-paciente-con-detalle-de-fases-1024x454.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-2-Evolucion-del-paciente-con-detalle-de-fases.webp 1522w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Immagine 2. Evoluzione del paziente con dettaglio delle fasi.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In questo modo, <strong>la previsione del modello ha permesso di riconoscere una deviazione inaspettata dal comportamento abituale<\/strong> del paziente, identificando che \u00e8 stata causata da un aumento del livello di difficolt\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questo approccio fornisce ai professionisti di NeuronUP uno strumento potente per rilevare in tempo questo tipo di situazioni e analizzare rapidamente le cause delle deviazioni.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusione<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>L&#8217;uso di Time-Aware LSTM apre nuove possibilit\u00e0<\/strong> per la previsione precisa di serie temporali con intervalli irregolari. A differenza dei modelli tradizionali, TA-LSTM \u00e8 <strong>in grado di adattarsi al ritmo unico di ogni giocatore<\/strong>, tenendo conto delle sue pause e degli intervalli di attivit\u00e0. Grazie a questo approccio, la nostra piattaforma di stimolazione cognitiva non solo pu\u00f2 prevedere con precisione i risultati futuri dei pazienti, ma anche rilevare tempestivamente possibili anomalie o deviazioni inaspettate.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In NeuronUP valorizziamo il tuo tempo e <a href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/prodotto\/\">cerchiamo sempre di applicare le tecnologie pi\u00f9 efficaci, innovative e avanzate<\/a>. Rimani aggiornato sulle nostre novit\u00e0, il meglio deve ancora venire!<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Bibliografia<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li class=\"has-sm-font-size\">Lechner, Mathias, and Ramin Hasani. \u201cLearning Long-Term Dependencies in Irregularly-Sampled Time Series.\u201d <em>arXiv preprint arXiv:2006.04418<\/em>, vol. -, no. -, 2020, pp. 1-11.<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-sm-font-size\">Michigan State University, et al. \u201cPatient Subtyping via Time-Aware LSTM Networks.\u201d <em>Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD &#8217;17)<\/em>, vol. -, no. -, 2017, pp. 65-74.<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-sm-font-size\">Nguyen, An, et al. \u201cTime Matters: Time-Aware LSTMs for Predictive Business Process Monitoring.\u201d <em>Lecture Notes in Business Information Processing, Process Mining Workshops\u200b<\/em>, vol. 406, no. -, 2021, pp. 112\u2013123.<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-sm-font-size\">Schirmer, Mona, et al. \u201cModeling Irregular Time Series with Continuous Recurrent Units.\u201d <em>Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning (ICML 2022)\u200b<\/em>, vol. 162, no. -, 2022, pp. 19388-19405.<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-sm-font-size\">\u201cTime aware long short-term memory.\u201d <em>Wikipedia<\/em>, https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Time_aware_long_short-term_memory. Accessed 12 March 2025.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Se ti \u00e8 piaciuto questo articolo sulla <strong>previsione dei risultati dei giocatori mediante TA-LSTM<\/strong>, sicuramente ti interesseranno questi articoli di NeuronUP:<\/h3>\n\n<div class=\"mai-grid entries entries-grid has-boxed has-image-full\" style=\"--entry-title-font-size:var(--font-size-lg);--align-text:start;--entry-meta-text-align:start;\"><div class=\"entries-wrap has-columns\" style=\"--columns-xs:1 \/ 1;--columns-sm:1 \/ 1;--columns-md:1 \/ 3;--columns-lg:1 \/ 3;--flex-xs:0 0 var(--flex-basis);--flex-sm:0 0 var(--flex-basis);--flex-md:0 0 var(--flex-basis);--flex-lg:0 0 var(--flex-basis);--column-gap:var(--spacing-lg);--row-gap:var(--spacing-lg);--align-columns:start;\"><article class=\"entry entry-grid is-column has-entry-link has-image has-image-first type-post category-adhd-disturbo-da-deficit-di-attenzione-iperattivita tag-ninos tag-tdah tag-testimonianze tag-trastornos-del-neurodesarrollo\" style=\"--entry-index:1;\" aria-label=\"Intervento cognitivo con adolescenti con disturbo da deficit di attenzione e iperattivit\u00e0, tipo iperattivo\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/stimolazione-e-riabilitazione-cognitiva\/disturbi-del-neurosviluppo\/adhd-disturbo-da-deficit-di-attenzione-iperattivita\/intervento-cognitivo-con-adolescenti-con-adhd\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"246\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/plantilla-blog-3.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Aula con l&#039;insegnante di spalle di fronte a una lavagna verde; primo piano di uno studente seduto con il telefono cellulare, ambiente di classe.\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/plantilla-blog-3-300x185.webp 300w, 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has-image-first type-post category-adhd-disturbo-da-deficit-di-attenzione-iperattivita tag-atencion tag-funciones-ejecutivas tag-tdah tag-trastornos-del-neurodesarrollo\" style=\"--entry-index:2;\" aria-label=\"Trattamento dell&#8217;ADHD con il neurofeedback\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/stimolazione-e-riabilitazione-cognitiva\/disturbi-del-neurosviluppo\/adhd-disturbo-da-deficit-di-attenzione-iperattivita\/trattamento-del-tda-h-con-neurofeedback\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"267\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/the-image-of-the-human-brain.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Illustrazione stilizzata di un cervello umano illuminato in blu e viola, con connessioni neuronali brillanti.\" 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neurofeedback<\/a><\/h3>\n<\/div><\/article><article class=\"entry entry-grid is-column has-entry-link has-image has-image-first type-post category-attivita-per-ladhd tag-actividades-de-estimulacion-cognitiva tag-actividades-de-estimulacion-cognitiva-para-ninos tag-ninos tag-tdah tag-trastornos-del-neurodesarrollo\" style=\"--entry-index:3;\" aria-label=\"7 attivit\u00e0 da svolgere in classe con i bambini della scuola primaria affetti da ADHD\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/attivita-di-neuroriabilitazione\/attivita-per-ladhd\/attivita-da-svolgere-in-aula-con-bambini-delle-elementari-con-tdah\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"267\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/cuenta-sonidos-1.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Bambina con gli occhiali, vestita di blu con rombi, sorride a una festa; sfondo con una finestra e decorazioni, tavolo con torta e regali.\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/cuenta-sonidos-1-300x200.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/cuenta-sonidos-1-768x513.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/cuenta-sonidos-1-1024x684.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/cuenta-sonidos-1.webp 1200w\" sizes=\"(max-width:599px) 599px, (min-width:600px) and (max-width: 799px) 799px, (min-width:800px) and (max-width: 999px) 333px, (min-width:1000px) 400px\" \/><\/a><div class=\"entry-wrap entry-wrap-grid\"><h3 class=\"entry-title\" itemprop=\"headline\"><a class=\"entry-title-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/attivita-di-neuroriabilitazione\/attivita-per-ladhd\/attivita-da-svolgere-in-aula-con-bambini-delle-elementari-con-tdah\/\" rel=\"bookmark\">7 attivit\u00e0 da svolgere in classe con i bambini della scuola primaria affetti da ADHD<\/a><\/h3>\n<\/div><\/article><article class=\"entry entry-grid is-column has-entry-link has-image has-image-first type-post category-neuroscienze-del-cervello tag-cervello\" style=\"--entry-index:4;\" aria-label=\"Demenza frontotemporale: che cos&#8217;\u00e8, tipi, sintomi, cause, diagnosi e trattamento\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/neuroscienze\/neuroscienze-del-cervello\/demenza-frontotemporale-cose-tipi-sintomi-cause-diagnosi-e-trattamento\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"267\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Demencia-frontotemporal-1.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Ricercatore in camice rivede documenti in laboratorio, di fronte a uno schermo con dati sulla demenza frontotemporale.\" 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trattamento<\/a><\/h3>\n<\/div><\/article><article class=\"entry entry-grid is-column has-entry-link has-image has-image-first type-post category-attivita-di-neuroriabilitazione tag-actividades-de-estimulacion-cognitiva tag-actividades-de-estimulacion-cognitiva-para-adultos tag-actividades-de-estimulacion-cognitiva-para-ninos\" style=\"--entry-index:5;\" aria-label=\"Attivit\u00e0 uditive nella riabilitazione cognitiva di bambini e adulti\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/attivita-di-neuroriabilitazione\/attivita-uditive-nella-riabilitazione-cognitiva-di-bambini-e-adulti\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"300\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Actividades-NeuronUP-Localiza-los-sonidos-400x300.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Griglia di 16 caselle con giradischi antichi, uno in riproduzione, icone di progresso e un indicatore di vite su sfondo chiaro.\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Actividades-NeuronUP-Localiza-los-sonidos-400x300.webp 400w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Actividades-NeuronUP-Localiza-los-sonidos-800x600.webp 800w\" sizes=\"(max-width:599px) 599px, (min-width:600px) and (max-width: 799px) 799px, (min-width:800px) and (max-width: 999px) 333px, (min-width:1000px) 400px\" \/><\/a><div class=\"entry-wrap entry-wrap-grid\"><h3 class=\"entry-title\" itemprop=\"headline\"><a class=\"entry-title-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/attivita-di-neuroriabilitazione\/attivita-uditive-nella-riabilitazione-cognitiva-di-bambini-e-adulti\/\" rel=\"bookmark\">Attivit\u00e0 uditive nella riabilitazione cognitiva di bambini e adulti<\/a><\/h3>\n<\/div><\/article><article class=\"entry entry-grid is-column has-entry-link has-image has-image-first type-post category-cerebrolesione-acquisita tag-dano-cerebral-adquirido\" style=\"--entry-index:6;\" aria-label=\"Nuova serie per bambini con danno cerebrale: POPI e PEPA\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/stimolazione-e-riabilitazione-cognitiva\/cerebrolesione-acquisita\/nuova-serie-per-bambini-con-danno-cerebrale-popi-pepa\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"219\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/serie-infantil-cerebral.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Illustrazione animata di Popi e Pepa in un ospedale pediatrico, con due letti, un&#039;infermiera e decorazioni colorate.\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/serie-infantil-cerebral-300x164.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/serie-infantil-cerebral-768x420.webp 768w, 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i loro dati vengono generati in modo irregolare. In NeuronUP implementiamo attivamente i metodi di apprendimento automatico pi\u00f9 avanzati che ci permettono di prevedere con alta precisione &hellip;<\/p>\n","protected":false},"author":243,"featured_media":40355,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_genesis_hide_title":false,"_genesis_hide_breadcrumbs":false,"_genesis_hide_singular_image":false,"_genesis_hide_footer_widgets":false,"_genesis_custom_body_class":"","_genesis_custom_post_class":"","_genesis_layout":"","footnotes":""},"categories":[453],"tags":[501],"class_list":["type-post","category-nuove-tecnologie","tag-noticias-de-neuronup","entry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/40112","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/243"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=40112"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/40112\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/40355"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=40112"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=40112"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=40112"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}