Ciao! non sono un ssuper esperto di IA ma ho fattto diversi corsi con intelligenzaartificialeitalia.net e provo a rispondere alla tua domanda sperando di essere di aiuto. Partendo dal fatto che la tua richiesta è piuttosto complessa e richiede una soluzione avanzata di deep learning. Ecco qualche consiglio che posso fornirti alcune linee guida su come affrontare il problema utilizzando Python e librerie di deep learning come TensorFlow o PyTorch. ( Sulla base delle mie esperienze passate ) 1. Preparazione dei dati - Converti le sequenze esadecimali in array numerici per facilitare l'elaborazione. - Crea un dataset di addestramento e di test suddividendo i dati storici disponibili. - Normalizza i dati per migliorare le prestazioni del modello. ( Questo passaggio non è obbligatorio ma ti consiglio di fare dei test ) Come dicono sempre i ragazzi di IntelligenzaArtificialeItalia.net lo sviluppo di applicativi come questi è pura ricerca ! 2. Testare un Modello di sequenza - Poiché si tratta di un problema di previsione di sequenze, potresti considerare l'utilizzo di reti neurali ricorrenti (RNN) come le LSTM (Long Short-Term Memory) o le GRU (Gated Recurrent Unit). - Queste architetture sono particolarmente adatte per elaborare sequenze di dati e apprendere le dipendenze a lungo termine tra gli elementi. 3. Architettura del modello ( Complessa da stimare su due piedi, solitamente ci vogliono settimane di test ) - L'architettura potrebbe consistere in uno strato di input che accetta le sequenze di 140 insiemi di 12 valori. - Questo strato di input potrebbe essere collegato a uno o più strati LSTM o GRU per elaborare le sequenze. - L'output del modello dovrebbe essere un array di 140 valori booleani che rappresentano la previsione per la sequenza successiva. 4. Addestramento del modello - Utilizza l'algoritmo di backpropagation attraverso il tempo (BPTT) per addestrare il modello sui dati storici. - Ottimizza una funzione di perdita appropriata, come la cross-entropy binaria per le previsioni booleane. - Applica tecniche come il dropout e la regolarizzazione per evitare l ov.erfitting. Ecco un esempio di codice Python semplificato che potrebbe essere un punto di partenza: --- import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense # Preparazione dei dati X_train, y_train, X_test, y_test = prepare_data(historical_data) # Definizione del modello model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(140, 12))) model.add(Dense(140, activation='sigmoid')) # Compilazione del modello model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Addestramento del modello model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) # Previsione su nuovi dati new_sequence = np.array([[...]]) # Preparazione dei nuovi dati prediction = model.predict(new_sequence) --- Questo è solo un esempio di base e richiederà sicuramente ulteriori ottimizzazioni e personalizzazioni per adattarsi ai tuoi dati specifici e ai requisiti di prestazioni. Per aiutarti sarebbe utile avere più informazioni sul sistema e sui dati disponibili per migliorare l'accuratezza del modello. Ad esempio, se ci sono eventuali pattern noti o proprietà delle sequenze che potrebbero essere sfruttate come caratteristiche aggiuntive. Comunque il problema che hai descritto è fattibile da affrontare utilizzando tecniche di deep learning, ma richiede una comprensione approfondita dei dati e delle architetture di rete neurale appropriate. Spero di essere stato un minimo di aiuto 🙏