Apprendimento non supervisionato: Il termine AI spiegato

Nel mondo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, l’apprendimento non supervisionato è un termine importante.

Come funziona l’apprendimento non supervisionato

A differenza dell’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato non richiede dati etichettati, ma permette all’intelligenza artificiale di riconoscere da sola schemi e strutture nei dati.

• L’apprendimento non supervisionato non fornisce all’algoritmo dati di formazione etichettati. Lavora con dati grezzi non strutturati.
• Per individuare modelli e somiglianze nei dati, l’algoritmo utilizza tecniche come il clustering e la riduzione della dimensionalità.
• Il clustering è uno dei metodi più comuni di apprendimento non supervisionato, in cui l’algoritmo raggruppa punti di dati simili. Questo permette di scoprire raggruppamenti naturali nei dati.
• L’apprendimento non supervisionato è utilizzato in molti campi, tra cui l’elaborazione del parlato, il riconoscimento delle immagini, il rilevamento di anomalie e i sistemi di raccomandazione.

Campi di applicazione dell’apprendimento non supervisionato

L’apprendimento non supervisionato si è affermato come strumento indispensabile in un’ampia gamma di aree applicative. La capacità di estrarre informazioni preziose da dati non etichettati apre molte nuove possibilità per le aziende e gli istituti di ricerca.

• Le aziende utilizzano l’apprendimento non supervisionato per segmentare i clienti in gruppi diversi in base a modelli comportamentali, modelli di acquisto e preferenze. Ciò consente di realizzare strategie di marketing personalizzate.
• Nella finanza, l’apprendimento senza supervisione viene utilizzato per rilevare transazioni o attività insolite che potrebbero indicare una potenziale frode.

• Unsupervised Learning può essere utilizzato anche per analizzare grandi corpora di testo per identificare automaticamente argomenti rilevanti e raggruppare i documenti di conseguenza.

• Nell’elaborazione delle immagini, l’apprendimento non supervisionato viene utilizzato per segmentare oggetti o regioni in un’immagine, il che è importante per la guida autonoma, le immagini mediche e i sistemi di sorveglianza.
• L’apprendimento non supervisionato può essere utilizzato anche per modelli generativi come le reti avversarie generative (GAN) per generare nuovi dati che assomiglino alle distribuzioni dei dati di addestramento. Questo è applicato principalmente nei campi dell’arte, dei media e della creazione di contenuti.