L'apprendimento non supervisionato è una tecnica di apprendimento automatico che utilizza algoritmi per analizzare modelli nei dati senza etichette preesistenti. Si tratta di un processo di addestramento della macchina su dati non etichettati che consente all'algoritmo di rilevare modelli, raggruppamenti e correlazioni nei dati. Questa tecnica può essere utilizzata per scoprire la struttura nascosta dei dati e fare previsioni.
L'apprendimento non supervisionato può essere suddiviso in due categorie principali: clustering e riduzione della dimensionalità. Gli algoritmi di clustering prevedono il raggruppamento dei dati in cluster e la ricerca di somiglianze tra di essi. Gli algoritmi di riduzione della dimensionalità sono utilizzati per ridurre la complessità dei dati e renderli più facili da lavorare.
L'apprendimento non supervisionato è utilizzato in molte aree, come la computer vision, l'elaborazione del linguaggio naturale e la bioinformatica. Può essere utilizzato per identificare modelli e correlazioni nei dati e fare previsioni. Può anche essere utilizzato per individuare anomalie e outlier in serie di dati.
L'apprendimento non supervisionato offre diversi vantaggi, come la capacità di scoprire la struttura nascosta nei dati e di fare previsioni senza bisogno di etichette. L'apprendimento non supervisionato è anche meno costoso e più facile da implementare rispetto all'apprendimento supervisionato, poiché non richiede una grande quantità di dati etichettati.
Uno dei principali svantaggi dell'apprendimento non supervisionato è che è incline all'overfitting, poiché non esiste una verità di base con cui confrontare i risultati. Inoltre, l'apprendimento non supervisionato può essere meno accurato di quello supervisionato, poiché non tiene conto delle etichette e non fornisce lo stesso livello di accuratezza.
L'apprendimento non supervisionato presenta diverse sfide, come la necessità di avere una buona comprensione dei dati e un algoritmo appropriato per elaborarli. Inoltre, l'apprendimento non supervisionato può essere intensivo dal punto di vista computazionale e richiede l'elaborazione di una grande quantità di dati.
7. Alcuni dei più diffusi algoritmi utilizzati nell'apprendimento non supervisionato includono il clustering k-means, il clustering gerarchico e il t-SNE. Questi algoritmi vengono utilizzati per identificare modelli e raggruppare i dati in cluster.
8. Esistono diversi strumenti per l'apprendimento non supervisionato, come Scikit-learn, TensorFlow e Keras. Questi strumenti forniscono agli utenti gli algoritmi e le librerie necessarie per sviluppare modelli di apprendimento non supervisionato.
L'apprendimento non supervisionato è una potente tecnica di apprendimento automatico che può essere utilizzata per scoprire strutture nascoste nei dati e fare previsioni. È utilizzato in molti settori e offre diversi vantaggi, come la capacità di scoprire modelli senza la necessità di etichette. Tuttavia, presenta anche diverse sfide e richiede una comprensione dei dati e un algoritmo appropriato per elaborarli.
L'apprendimento supervisionato è un tipo di apprendimento automatico che utilizza un set di dati etichettati per addestrare un modello a fare previsioni. Le etichette vengono utilizzate per fornire un feedback al modello in modo che possa imparare dai suoi errori. L'apprendimento non supervisionato è un tipo di apprendimento automatico che non utilizza etichette. Al contrario, il modello riceve un set di dati e deve imparare a trovare schemi e strutture da solo.
L'apprendimento non supervisionato viene utilizzato per una serie di compiti, tra cui l'individuazione di schemi nei dati, il raggruppamento di punti di dati in gruppi e la riduzione della dimensionalità dei dati.
Esistono quattro tipi principali di apprendimento non supervisionato:
1. Clustering: È un tipo di apprendimento non supervisionato che raggruppa i punti di dati in base alle somiglianze. Gli algoritmi di clustering più comuni includono il clustering k-means e il clustering gerarchico.
2. Riduzione della dimensionalità: È un tipo di apprendimento non supervisionato che riduce la dimensionalità dei dati preservando le caratteristiche importanti. Gli algoritmi comuni di riduzione della dimensionalità includono l'analisi delle componenti principali (PCA) e l'analisi discriminante lineare (LDA).
3. Modelli generativi: Si tratta di un tipo di apprendimento non supervisionato che costruisce modelli in grado di generare nuovi punti dati. I modelli generativi più comuni includono i modelli a miscela gaussiana (GMM) e le macchine di Boltzmann ristrette (RBM).
4. Rilevamento delle anomalie: È un tipo di apprendimento non supervisionato che identifica gli outlier o le anomalie nei dati. Gli algoritmi comuni di rilevamento delle anomalie includono le macchine a vettori di supporto (SVM) e i k-nearest neighbors (k-NN).
Gli algoritmi di clustering vengono utilizzati per raggruppare i punti di dati in modo che i punti all'interno di un cluster siano più simili tra loro rispetto ai punti in altri cluster. Esempi comuni di algoritmi di clustering sono il clustering k-means e il clustering gerarchico.
Esistono diversi tipi di apprendimento non supervisionato, ma il più comune è il clustering. Il clustering è quando un algoritmo di apprendimento automatico raggruppa punti di dati simili. L'algoritmo non ha etichette con cui lavorare, quindi deve imparare dai dati stessi. Questo può essere fatto esaminando le caratteristiche di ogni punto di dati e trovando modelli.