{"id":40112,"date":"2026-02-15T08:08:00","date_gmt":"2026-02-15T08:08:00","guid":{"rendered":"https:\/\/neuronup.com\/?p=40112"},"modified":"2026-02-15T08:08:00","modified_gmt":"2026-02-15T08:08:00","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":"Predizione dei risultati dei giocatori tramite TA-LSTM."},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-xl-font-size\">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>In <a href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/\">NeuronUP<\/a> implementiamo attivamente i metodi pi\u00f9 avanzati di apprendimento automatico che ci permettono di prevedere con alta precisione il comportamento degli utenti, identificare tendenze e prevedere risultati futuri basandoci sui loro dati storici.<\/p>\n\n\n\n<p>Tuttavia, <strong>gli approcci tradizionali all&#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 ciascun utente. In tali casi, i modelli convenzionali diventano inefficaci, poich\u00e9 non tengono conto del ritmo e della frequenza unici dell&#8217;attivit\u00e0 di ciascuna persona.<\/p>\n\n\n\n<p>Proprio <strong>per risolvere questo problema utilizziamo una versione speciale della rete neurale LSTM<\/strong>, chiamata 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>In NeuronUP disponiamo di <a href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/prodotto\/neuronup-score\/\">metriche dell&#8217;utente<\/a> provenienti dai 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 modello di allenamento unico; 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 media i loro risultati senza considerare questa frequenza, si perderanno 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>Approccio su attivit\u00e0 specifiche<\/strong>: Gli specialisti di NeuronUP determinano quali attivit\u00e0 assegnare a ciascun utente. Ad esempio, Carmen esegue 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>Ovviamente, tutti <strong>questi dettagli complicano sia il corretto processo di preparazione dei dati sia il training dei modelli di apprendimento<\/strong> automatico. Ignorare il ritmo individuale dei giocatori, i loro intervalli irregolari e i diversi livelli di difficolt\u00e0 delle attivit\u00e0 conduce inevitabilmente alla perdita di informazioni chiave. Di conseguenza, esiste il rischio di ottenere previsioni meno accurate, 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-9d6595d7 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><strong>Per superare efficacemente tutte le difficolt\u00e0<\/strong> menzionate in precedenza, il team di dati di NeuronUP <strong>ha sviluppato una soluzione specifica<\/strong> basata sul modello personalizzato Time-Aware LSTM (TA-LSTM). Si tratta di una versione migliorata della rete neurale LSTM standard, in grado di considerare non solo gli eventi nelle serie temporali, ma anche gli intervalli di tempo tra di 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>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>, nonch\u00e9 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 chiaramente questo punto.<\/p>\n\n\n\n<p>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 uno sportivo disciplinato e determinato. Non salta mai un allenamento, si allena ogni giorno e cura meticulosamente 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 regolare, possiamo prevedere facilmente che avr\u00e0 un&#8217;eccellente 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=\"\" 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 gustando una paella e un buon prosciutto. Queste sessioni incostanti generano fluttuazioni nelle sue prestazioni: a volte migliora, altre volte no, ma senza una crescita stabile. \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=\"\" 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>In questo modo abbiamo visto con un esempio semplice quanto influenzino gli intervalli di tempo tra gli eventi sui 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><strong>Se non considerassimo gli intervalli di tempo, il modello percepirebbe questi due atleti come uguali<\/strong>, senza notare la differenza nel loro approccio di allenamento. Ma TA-LSTM rileva questa caratteristica chiave, analizza gli intervalli individuali tra gli eventi e produce previsioni pi\u00f9 precise, tenendo conto del ritmo unico di ciascun partecipante (o, nel nostro caso in NeuronUP, dell&#8217;utente).<\/p>\n\n\n\n<p>Ma non \u00e8 tutto! Come avrai notato, abbiamo anche menzionato l&#8217;alimentazione di Neuronito e Lentonito. Non a caso, ma perch\u00e9 questi dati rappresentano caratteristiche aggiuntive che influenzano anch&#8217;esse significativamente il risultato finale.<\/p>\n\n\n\n<p>Allo stesso modo, <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>Ci\u00f2 <strong>permette di migliorare considerevolmente la precisione delle previsioni<\/strong>, proprio come nel nostro esempio con i protagonisti, in cui 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>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 in considerazione gli intervalli di tempo tra eventi sequenziali.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#8217;obiettivo principale di TA-LSTM \u00e8 l&#8217;<strong>aggiornamento adattivo dello stato di memoria interno del modello in base al 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 lavoriamo in NeuronUP.<\/p>\n\n\n\n<p>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>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 attuale (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 attuale e la precedente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>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>Dove:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\\(h_{t-1}\\) &#8211; \u00e8 il vettore di stato nascosto al passo precedente.<\/li>\n\n\n\n<li>\\(C_{t-1}\\) &#8211; \u00e8 lo stato di memoria (cella LSTM) al passo precedente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>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>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>Il coefficiente di attenuazione \\(\\gamma_t\\) controlla l&#8217;aggiornamento dello stato di memoria.<\/p>\n\n\n\n<p>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>Ci\u00f2 significa che quando l&#8217;intervallo di tempo \u0394t aumenta, il valore di \u03b3_t tende a zero, provocando un maggiore &#8220;dimenticamento&#8221; degli stati di memoria precedenti.<\/p>\n\n\n\n<p>Nel passaggio successivo, lo stato di memoria corretto \\(\\bar{C}_{t-1}\\) viene introdotto nelle equazioni standard di 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>I valori di output \\(h_t\\) e lo stato di memoria aggiornato \\(C_t\\) vengono utilizzati nel passaggio successivo del modello, garantendo una previsione precisa e la capacit\u00e0 di considerare intervalli di tempo irregolari tra eventi.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Perch\u00e9 utilizzare la predizione?<\/h2>\n\n\n\n<p>L&#8217;uso della predizione ci <strong>permette di anticipare con alta precisione i risultati futuri di un paziente<\/strong>, analizzando preventivamente i suoi dati attraverso il nostro modello personalizzato TA-LSTM. Per verificare la precisione delle previsioni, abbiamo preso un campione di dati di pazienti reali e abbiamo applicato il modello basandoci sui loro registri 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><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 in modo significativo dal risultato reale.<\/p>\n\n\n\n<p>Per esempio, nel grafico seguente (Immagine 1), \u00e8 possibile 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 performance alta e stabile durante 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=\"\" 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>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, provocando un calo notevole nelle sue prestazioni (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=\"\" 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>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>Questo approccio fornisce ai professionisti di NeuronUP uno strumento potente per rilevare tempestivamente questo tipo di situazioni e analizzare rapidamente le cause delle deviazioni.<\/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\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns br-0111 particle-bg p-5 has-primary-background-color has-background is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9d6595d7 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:66.66%\">\n<h2 class=\"wp-block-heading has-white-color has-text-color\">Prova NeuronUP gratis per 7 giorni<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"has-white-color has-text-color\">Potrai collaborare con le nostre attivit\u00e0, progettare sedute o fare riabilitazione a distanza.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:33.33%\">\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-16018d1d wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\" style=\"--button-background:var(--color-custom-1);--button-background-hover:#cc7e00;\"><a class=\"wp-block-button__link button   wp-element-button\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/landing-store-user\/\">Comincia la tua prova<\/a><\/div>\n\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:18px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\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\">Conclusione<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>L&#8217;utilizzo del 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>capace di adattarsi al ritmo unico di ciascun 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>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 sintonizzato per i nostri aggiornamenti, il meglio deve ancora arrivare!<\/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>predizione dei risultati dei giocatori tramite TA-LSTM<\/strong>, sicuramente potrebbero interessarti 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-attivita-delle-funzioni-esecutive tag-attivita-di-stimolazione-cognitiva tag-attivita-di-stimolazione-cognitiva-per-bambini tag-bambini tag-funzioni-esecutive tag-notizie-di-neuronup\" style=\"--entry-index:1;\" aria-label=\"Scheda per stimolare la memoria di lavoro nei bambini: L&#8217;ordine corretto\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/attivita-di-neuroriabilitazione\/attivita-per-le-funzioni-cognitive\/attivita-delle-funzioni-esecutive\/scheda-per-stimolare-la-memoria-di-lavoro-nei-bambini-lordine-corretto\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"280\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Ficha-para-estimular-la-memoria-de-trabajo-en-ninos-2.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Scheda educativa con righe A\u2013E e colonne di simboli (elicotteri, sole, cappelli rossi, nasi) formando sequenze visive per stimolare la memoria di lavoro nei bambini.\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Ficha-para-estimular-la-memoria-de-trabajo-en-ninos-2-300x210.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Ficha-para-estimular-la-memoria-de-trabajo-en-ninos-2-768x538.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Ficha-para-estimular-la-memoria-de-trabajo-en-ninos-2-1024x717.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Ficha-para-estimular-la-memoria-de-trabajo-en-ninos-2.webp 1205w\" 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-le-funzioni-cognitive\/attivita-delle-funzioni-esecutive\/scheda-per-stimolare-la-memoria-di-lavoro-nei-bambini-lordine-corretto\/\" rel=\"bookmark\">Scheda per stimolare la memoria di lavoro nei bambini: L&#8217;ordine corretto<\/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-attenzione tag-adulti tag-attenzione tag-attivita-di-stimolazione-cognitiva tag-attivita-di-stimolazione-cognitiva-per-adulti tag-notizie-di-neuronup\" style=\"--entry-index:2;\" aria-label=\"Gioco per lavorare sulla velocit\u00e0 di elaborazione negli adulti: Accoppiamenti veloci\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/attivita-di-neuroriabilitazione\/attivita-per-le-funzioni-cognitive\/attivita-di-attenzione\/gioco-per-lavorare-sulla-velocita-di-elaborazione-negli-adulti-accoppiamenti-veloci\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"271\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Emparejamientos-veloces.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Serie di icone domestiche e oggetti di uso quotidiano: sacchetto di sale, mestolo, vestiti, cavallo giocattolo, aereo, secchio; pannello a destra con numeri.\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Emparejamientos-veloces-300x203.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Emparejamientos-veloces-768x520.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Emparejamientos-veloces-1024x693.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Emparejamientos-veloces.webp 1250w\" 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-le-funzioni-cognitive\/attivita-di-attenzione\/gioco-per-lavorare-sulla-velocita-di-elaborazione-negli-adulti-accoppiamenti-veloci\/\" rel=\"bookmark\">Gioco per lavorare sulla velocit\u00e0 di elaborazione negli adulti: Accoppiamenti veloci<\/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-attenzione tag-adulti tag-attenzione tag-attivita-di-stimolazione-cognitiva-per-adulti tag-notizie-di-neuronup\" style=\"--entry-index:3;\" aria-label=\"Scheda per lavorare sull&#8217;attenzione selettiva negli adulti: Contare e indicare\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/attivita-di-neuroriabilitazione\/attivita-per-le-funzioni-cognitive\/attivita-di-attenzione\/scheda-per-lavorare-lattenzione-selettiva-negli-adulti-contare-e-segnalare\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"225\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Ficha-para-trabajar-la-atencion-selectiva-en-adultos.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Griglia con riquadri contenenti disegni stilizzati di tazze nere, numero 11 in alto e pulsanti sotto, tra cui &#039;Corregir&#039;.\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Ficha-para-trabajar-la-atencion-selectiva-en-adultos-300x169.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Ficha-para-trabajar-la-atencion-selectiva-en-adultos-768x432.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Ficha-para-trabajar-la-atencion-selectiva-en-adultos-1024x576.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Ficha-para-trabajar-la-atencion-selectiva-en-adultos.webp 1366w\" 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-le-funzioni-cognitive\/attivita-di-attenzione\/scheda-per-lavorare-lattenzione-selettiva-negli-adulti-contare-e-segnalare\/\" rel=\"bookmark\">Scheda per lavorare sull&#8217;attenzione selettiva negli adulti: Contare e indicare<\/a><\/h3>\n<\/div><\/article><article class=\"entry entry-grid is-column has-entry-link has-image has-image-first type-post category-testimonianze tag-adulti tag-cerebrolesione-acquisita tag-stimolazione-cognitiva tag-testimonianze\" style=\"--entry-index:4;\" aria-label=\"Riabilitazione cognitiva con NeuronUP presso l&#8217;Ateneu Maestrat\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/stimolazione-e-riabilitazione-cognitiva\/testimonianze\/riabilitazione-cognitiva-con-neuronup-presso-lateneu-maestrat\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"300\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/NeuronUP-nella-stimolazione-cognitiva-di-Ateneu-Maestrat-400x300.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Uomo seduto di fronte a un computer touch; lo schermo mostra volti di donne e bambini disposti in colonne.\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/NeuronUP-nella-stimolazione-cognitiva-di-Ateneu-Maestrat-400x300.webp 400w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/NeuronUP-nella-stimolazione-cognitiva-di-Ateneu-Maestrat-800x600.webp 800w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/NeuronUP-nella-stimolazione-cognitiva-di-Ateneu-Maestrat-1200x900.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\/stimolazione-e-riabilitazione-cognitiva\/testimonianze\/riabilitazione-cognitiva-con-neuronup-presso-lateneu-maestrat\/\" rel=\"bookmark\">Riabilitazione cognitiva con NeuronUP presso l&#8217;Ateneu Maestrat<\/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:5;\" aria-label=\"Malformazione di Chiari tipo I. Caso clinico\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/neuroscienze\/neuroscienze-del-cervello\/malformazione-di-chiari-tipo-i-caso-clinico\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"246\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Malformacion-de-Chiari-2.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Due scansioni MRI sagittali etichettate a e b, freccia sull\u2019area di interesse legata alla malformazione di Chiari tipo I.\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Malformacion-de-Chiari-2-300x185.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Malformacion-de-Chiari-2-768x473.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Malformacion-de-Chiari-2-1024x630.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Malformacion-de-Chiari-2.webp 1220w\" 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\/neuroscienze\/neuroscienze-del-cervello\/malformazione-di-chiari-tipo-i-caso-clinico\/\" rel=\"bookmark\">Malformazione di Chiari tipo I. Caso clinico<\/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-le-abilita-visuo-spaziali tag-abilita-visuospaziali tag-attivita-di-stimolazione-cognitiva\" style=\"--entry-index:6;\" aria-label=\"8 attivit\u00e0 per riabilitare le abilit\u00e0 visuo-spaziali\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/attivita-di-neuroriabilitazione\/attivita-per-le-funzioni-cognitive\/attivita-per-le-abilita-visuo-spaziali\/8-attivita-per-riabilitare-le-abilita-visuo-spaziali\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"278\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Actividad-para-rehabilitar-las-habilidades-visoespaciales-Parada-en-boxes-1.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Circuito automobilistico stilizzato con pista circolare e zona centrale azzurra, bordo rosso-bianco e icona informativa in alto.\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Actividad-para-rehabilitar-las-habilidades-visoespaciales-Parada-en-boxes-1-300x209.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Actividad-para-rehabilitar-las-habilidades-visoespaciales-Parada-en-boxes-1-768x534.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Actividad-para-rehabilitar-las-habilidades-visoespaciales-Parada-en-boxes-1-1024x713.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Actividad-para-rehabilitar-las-habilidades-visoespaciales-Parada-en-boxes-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-le-funzioni-cognitive\/attivita-per-le-abilita-visuo-spaziali\/8-attivita-per-riabilitare-le-abilita-visuo-spaziali\/\" rel=\"bookmark\">8 attivit\u00e0 per riabilitare le abilit\u00e0 visuo-spaziali<\/a><\/h3>\n<\/div><\/article><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Elina Filatova, Data Scientist di NeuronUP, spiega in questo articolo come il modello Time-Aware LSTM (TA-LSTM) permette di prevedere con alta precisione i risultati degli utenti anche quando i loro dati vengono generati in modo irregolare. 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