Supervised Learning vs Unsupervised Learning: le differenze nel Machine Learning
Il machine learning (ML) è un campo dell’intelligenza artificiale che si occupa di insegnare ai computer a prendere decisioni e fare previsioni sulla base dei dati. Due delle metodologie principali in questo campo sono l’apprendimento supervisionato e l’apprendimento non supervisionato. Sebbene entrambi si concentrino sull’analisi dei dati, differiscono significativamente nel tipo di dati utilizzati e negli obiettivi finali.
Cos’è l’apprendimento supervisionato
L’apprendimento supervisionato utilizza dati di addestramento etichettati, dove ogni esempio di input è associato a un output noto. Questo consente agli algoritmi di apprendere le relazioni tra input e output. Ad esempio, un modello può essere addestrato utilizzando immagini di numeri scritti a mano etichettati con il numero corretto, permettendo così al modello di riconoscere i numeri in nuove immagini.
Tecniche di apprendimento supervisionato
Alcune delle tecniche comuni includono:
- Regressione logistica: utilizzata per classificare output in categorie, ad esempio nel determinare se un’email è spam o non spam.
- Regressione lineare: prevede valori continui, come il prezzo di una casa basato su variabili come la posizione e la metratura.
- Alberi decisionali: utilizzano una struttura a ramificazione per giungere a una decisione basata su domande a risposta sì/no.
- Reti neurali: modelli complessi che simulano il funzionamento del cervello umano per compiti di riconoscimento delle immagini o analisi del linguaggio.
In questo contesto, i modelli si concentrano sulla minimizzazione dell’errore tra output previsti e reali, regolando iterativamente i parametri per migliorare le previsioni.
Apprendimento Non Supervisionato
Al contrario, l’apprendimento non supervisionato non richiede dati etichettati. Gli algoritmi analizzano i dati in modo autonomo per identificare pattern e relazioni. Ad esempio, un algoritmo potrebbe esaminare dati di acquisto e raggruppare i clienti in base a comportamenti simili, senza alcuna informazione predefinita sugli output.
Tecniche di Apprendimento Non Supervisionato
Alcuni metodi comuni includono:
- Raggruppamento in cluster: identifica gruppi naturali nei dati, utile per segmentare il mercato.
- Apprendimento delle regole di associazione: scopre relazioni tra variabili, come il fatto che il caffè e il latte siano spesso acquistati insieme.
- Densità di probabilità: stima la probabilità che un dato rientri in un certo intervallo, utilizzata per rilevare anomalie nei dati.
- Riduzione della dimensionalità: riduce la complessità dei dati, facilitando l’analisi e la visualizzazione.
L’apprendimento non supervisionato è utile per esplorare dati sconosciuti e scoprire pattern nascosti, rendendolo ideale per l’analisi esplorativa.
Quando Utilizzare Apprendimento Supervisionato o Non Supervisionato
La scelta tra apprendimento supervisionato e non supervisionato dipende dalle caratteristiche dei dati e dagli obiettivi del progetto. Se si dispone di dati etichettati e si cerca di costruire un modello predittivo, l’apprendimento supervisionato è la scelta giusta. Ad esempio, può essere utilizzato per prevedere i tempi di volo in base a variabili come le condizioni meteorologiche e il traffico.
D’altra parte, se i dati non sono etichettati e si desidera scoprire pattern o anomalie, l’apprendimento non supervisionato è più appropriato. Può essere utilizzato per segmentare i clienti o per analizzare grandi volumi di dati in cerca di correlazioni significative.
Apprendimento Semi-Supervisionato
Un approccio interessante è l’apprendimento semi-supervisionato, che combina elementi di entrambe le metodologie. Questo approccio utilizza una piccola quantità di dati etichettati insieme a una grande quantità di dati non etichettati. Inizia addestrando un modello sui dati etichettati, che poi può fare previsioni su quelli non etichettati. Iterativamente, le previsioni più accurate vengono aggiunte al set di dati etichettati per migliorare ulteriormente il modello.
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In conclusione, sia l’apprendimento supervisionato che quello non supervisionato offrono approcci fondamentali per affrontare le sfide nel campo dell’analisi dei dati e dell’intelligenza artificiale. Conoscere le differenze e le applicazioni di ciascuno di essi è essenziale per chiunque desideri intraprendere una carriera nel settore.
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