Deep learning to the test. An application to traffic data streams
Gli algoritmi di apprendimento approfondito costituiscono una vasta classe di algoritmi machine learning basati sulla rappresentazione dei dati tramite molteplici livelli di astrazione. Essi sono stati applicati con successo in diverse aree
di ricerca, tuttavia solo una piccola parte della letteratura deep learning si e interessata al problema della previsione di dati di traffico. Considerando la capacità di questi algoritmi di catturare non linearità presenti all’interno dei dati, ci siamo proposti di sviluppare un’architettura deep learning per prevedere il traffico a breve termine. Illustriamo la nostra metodologia, consistente in una fase di selezione dei predittori e una di apprendimento della rete, considerando una dataset di dati di velocità di veicoli sulla rete autostradale Grande Raccordo Anulare di Roma.