Apprendimento non supervisionato

Attività principali di apprendimento non supervisionato

Gli algoritmi di apprendimento non supervisionato sono tipicamente utilizzati per l'analisi esplorativa dei dati e possono essere raggruppati in diversi compiti principali:

• Raggruppamento: È l'attività di apprendimento non supervisionato più comune, che prevede il raggruppamento dei punti di dati in cluster in base alle loro somiglianze. L'obiettivo è rendere i punti di dati all'interno di un singolo cluster altamente simili tra loro e dissimili dai punti di altri cluster. Gli algoritmi più diffusi sono K-Means Clustering e DBSCAN.
• Riduzione della dimensionalità: Questa tecnica viene utilizzata per ridurre il numero di variabili di input in un set di dati. È utile quando si ha a che fare con dati ad alta dimensionalità, in quanto può semplificare i modelli, ridurre i tempi di calcolo e aiutare la visualizzazione dei dati. L 'analisi delle componenti principali (PCA) è un metodo ampiamente utilizzato per questo compito.
• Estrazione di regole di associazione: Questo metodo scopre relazioni interessanti o regole di associazione tra variabili in grandi database. Un esempio classico è l'"analisi del paniere di mercato", che trova relazioni tra gli articoli acquistati frequentemente insieme in un negozio.

Applicazioni del mondo reale

L'apprendimento non supervisionato è alla base dell'innovazione in molti settori. Ecco un paio di esempi concreti:

1. Segmentazione dei clienti: Le aziende di commercio al dettaglio e di e-commerce utilizzano algoritmi di clustering per raggruppare i clienti con comportamenti e preferenze simili. Analizzando la cronologia degli acquisti, l'attività di navigazione e i dati demografici, le aziende possono creare campagne di marketing mirate, offrire raccomandazioni personalizzate e migliorare l'esperienza dei clienti, dando in definitiva impulso all'intelligenza artificiale nel settore della vendita al dettaglio.
2. Rilevamento delle anomalie: Nella sicurezza informatica, i modelli di apprendimento non supervisionato possono identificare il traffico di rete insolito che potrebbe indicare una violazione della sicurezza. Allo stesso modo, nel settore manifatturiero, questi algoritmi possono rilevare i difetti dei prodotti in una catena di montaggio identificando le deviazioni dalla norma, una componente chiave delle moderne ispezioni di qualità.

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 ingresso-uscita) per addestrare modelli per compiti come la classificazione o la regressione. L'obiettivo è quello di mappare gli input con gli output noti. Per maggiori dettagli, consultare il confronto tra apprendimento supervisionato e 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). Vedere una panoramica dell'apprendimento per rinforzo profondo.
• Apprendimento semi-supervisionato: Utilizza una combinazione di una piccola quantità di dati etichettati e di una grande quantità di dati non etichettati, colmando il divario tra apprendimento supervisionato e 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 dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) o della visione artificiale (CV).

L'apprendimento non supervisionato è uno strumento potente per esplorare i dati, scoprire strutture nascoste ed estrarre caratteristiche preziose. Spesso funge da primo passo critico in complesse pipeline di scienza dei dati, come l'esecuzione di una preelaborazione dei dati prima di inserirli in un modello supervisionato. Piattaforme come Ultralytics HUB forniscono ambienti in cui possono essere sviluppati e gestiti vari modelli di ML, che potenzialmente incorporano tecniche non supervisionate per l'analisi dei set di dati. Framework come PyTorch e TensorFlow offrono ampie librerie che supportano l'implementazione di algoritmi non supervisionati, e si possono approfondire con risorse come la guida all'apprendimento non supervisionato di Scikit-learn.