Apprendimento non supervisionato

Come funziona l'apprendimento non supervisionato

Nell'apprendimento non supervisionato, l'algoritmo esamina i dati in ingresso e cerca di identificare somiglianze, differenze o correlazioni tra di essi. Durante la fase di addestramento non vengono fornite risposte "corrette" o output mirati. Gli algoritmi devono dedurre la struttura intrinseca presente nei dati. Spesso si tratta di organizzare i punti di dati in gruppi(clustering), ridurre la complessità dei dati(riduzione della dimensionalità) o identificare punti di dati insoliti(rilevamento di anomalie). Il successo dei metodi non supervisionati si basa spesso sulla capacità dell'algoritmo di catturare le proprietà intrinseche del set di dati senza una guida esterna.

Tecniche e concetti chiave

Diverse tecniche rientrano nell'ambito dell'apprendimento non supervisionato:

• Raggruppamento: Si tratta di raggruppare punti di dati simili in base a determinate caratteristiche. L'obiettivo è quello di creare dei cluster in cui gli elementi all'interno di un cluster siano altamente simili e gli elementi in cluster diversi siano dissimili. Gli algoritmi più comuni sono K-Means Clustering e DBSCAN. È utile per attività come la segmentazione dei clienti o l'organizzazione di grandi raccolte di documenti.
• Riduzione della dimensionalità: Queste tecniche mirano a ridurre il numero di variabili di input (caratteristiche) in un set di dati preservando le informazioni essenziali. Questo semplifica i modelli, riduce i costi computazionali e può aiutare la visualizzazione dei dati. I metodi più diffusi includono l'analisi delle componenti principali (PCA) e il t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE).
• Apprendimento di regole di associazione: Scopre relazioni interessanti o regole di associazione tra variabili in grandi insiemi di dati. Un esempio classico è l'analisi del paniere di mercato, che identifica gli articoli acquistati frequentemente insieme. Algoritmi come Apriori sono comunemente utilizzati in questo caso. Per saperne di più sull'estrazione di regole di associazione.
• Rilevamento delle anomalie: Questa tecnica si concentra sull'identificazione dei punti di dati che si discostano in modo significativo dalla maggior parte dei dati. È ampiamente utilizzata per il rilevamento delle frodi, la sicurezza delle reti e l'identificazione di difetti nella produzione.
• Modelli generativi: Alcuni modelli non supervisionati, come le reti avversarie generative (GAN) o gli autoencoder, possono apprendere la distribuzione dei dati sottostanti per generare nuovi campioni di dati che assomigliano ai dati originali.

Applicazioni del mondo reale

L'apprendimento non supervisionato ha varie applicazioni in diversi campi:

• Segmentazione dei clienti: Le aziende utilizzano il clustering per raggruppare i clienti con comportamenti o dati demografici simili, consentendo campagne di marketing mirate ed esperienze personalizzate. Leggi l'IA nella segmentazione dei clienti.
• Sistemi di raccomandazione: L'apprendimento non supervisionato aiuta a identificare i modelli di comportamento degli utenti (ad esempio, i prodotti visti o acquistati) per suggerire articoli o contenuti pertinenti, come avviene comunemente su piattaforme come Netflix o Amazon.
• Bioinformatica: Gli algoritmi di clustering raggruppano i geni con modelli di espressione simili, aiutando i ricercatori a comprendere le funzioni genetiche e le malattie. Esplora il clustering nell'analisi dell'espressione genica.
• Preelaborazione dei dati: Tecniche come la PCA vengono utilizzate per l'estrazione di caratteristiche o la riduzione del rumore prima di inserire i dati nei modelli supervisionati, migliorando potenzialmente le prestazioni. Consulta gli strumenti di apprendimento non supervisionato di Scikit-learn.

Confronto con altri paradigmi di apprendimento

L'apprendimento non supervisionato si differenzia in modo significativo dagli altri approcci di ML:

• Apprendimento supervisionato: Si basa su dati etichettati (coppie input-output) per addestrare modelli per compiti come la classificazione o la regressione. L'obiettivo è quello di mappare gli input con gli output noti. Confronta l'apprendimento supervisionato e quello non supervisionato.
• Apprendimento per rinforzo: Si tratta di un agente che impara a prendere decisioni eseguendo azioni in un ambiente per massimizzare una ricompensa cumulativa. Impara per tentativi ed errori, guidato da segnali di feedback (premi o penalità). Vedi una panoramica sull'apprendimento per rinforzo.
• Apprendimento semi-supervisionato: Utilizza una combinazione di una piccola quantità di dati etichettati e una grande quantità di dati non etichettati, colmando il divario tra l'apprendimento supervisionato e quello non supervisionato.
• Apprendimento auto-supervisionato: Un sottoinsieme dell'apprendimento non supervisionato in cui le etichette sono generate automaticamente dai dati di input stessi, spesso utilizzato per il pre-training di modelli di grandi dimensioni come quelli in NLP o Computer Vision (CV).

L'apprendimento non supervisionato è un potente strumento per l'esplorazione dei dati, la scoperta di strutture nascoste e l'estrazione di caratteristiche preziose, spesso come primo passo fondamentale in complesse pipeline di analisi dei dati o come complemento di altre tecniche di ML. Piattaforme come Ultralytics HUB forniscono ambienti in cui possono essere sviluppati e gestiti vari modelli di ML, che potenzialmente incorporano tecniche non supervisionate per la preparazione o l'analisi dei dati. Framework come PyTorch e TensorFlow offrono ampie librerie che supportano l'implementazione di algoritmi non supervisionati.