Come funziona l'apprendimento automatico senza supervisione?

L'apprendimento non supervisionato si riferisce alla formazione di un sistema di intelligenza artificiale utilizzando informazioni che non sono classificate o etichettate. Ciò idealmente significa che l'algoritmo deve agire sulle informazioni senza alcuna guida preventiva.
Nell'apprendimento non supervisionato, la macchina raggruppa informazioni non ordinate/non ordinate relative a somiglianze e differenze. Questo viene fatto senza la fornitura di categorie in cui la macchina può classificare i dati. I sistemi che utilizzano tale apprendimento sono generalmente associati al modello di apprendimento generativo.

Come funziona l'apprendimento automatico senza supervisione?

Nell'apprendimento non supervisionato, un sistema di intelligenza artificiale viene presentato con dati non etichettati e non classificati e gli algoritmi del sistema agiscono sui dati senza un precedente addestramento. L'output dipende dagli algoritmi codificati. Sottoporre un sistema all'apprendimento non supervisionato è un modo consolidato per testare le capacità di quel sistema.
Gli algoritmi di apprendimento non supervisionato possono eseguire attività di elaborazione più complesse rispetto ai sistemi di apprendimento supervisionato. Tuttavia, l'apprendimento non supervisionato può essere più imprevedibile del modello alternativo. Un sistema addestrato utilizzando il modello non supervisionato, ad esempio, potrebbe capire da solo come differenziare cani e gatti, potrebbe anche aggiungere categorie inaspettate e indesiderate per affrontare razze insolite, che potrebbero finire per ingombrare le cose invece di tenerle dentro ordine.

Per gli algoritmi di apprendimento senza supervisione, il sistema di intelligenza artificiale viene presentato con un set di dati senza etichetta e senza categoria. La cosa da tenere a mente è che questo sistema non ha subito alcuna formazione preliminare. In sostanza, l'apprendimento non supervisionato può essere considerato come l'apprendimento senza un insegnante.
In caso di apprendimento supervisionato, il sistema dispone sia degli ingressi che delle uscite. Quindi, a seconda della differenza tra l'output desiderato e l'output osservato, il sistema è impostato per apprendere e migliorare. Tuttavia, nel caso di apprendimento non supervisionato, il sistema ha solo input e nessun output.
Cos'è l'apprendimento automatico e perché è importante

L'apprendimento non supervisionato è estremamente utile durante le attività associate al data mining e all'estrazione di funzionalità. L'obiettivo finale dell'apprendimento non supervisionato è scoprire tendenze e modelli nascosti nei dati o estrarre le caratteristiche desiderate. Come abbiamo detto in precedenza, l'apprendimento non supervisionato si occupa solo del set di dati di input senza alcuna conoscenza o apprendimento precedente. Pertanto, ci sono due tipi di apprendimento non supervisionato:

Apprendimento parametrico senza supervisione

L'apprendimento parametrico non supervisionato presuppone una distribuzione parametrica dei dati. Ciò significa che questo tipo di apprendimento non supervisionato presuppone che i dati provengano da una popolazione che segue una particolare distribuzione di probabilità basata su alcuni parametri. In teoria, se consideriamo una distribuzione normale di una famiglia di oggetti, allora vedremo che tutti i membri hanno delle caratteristiche simili e sono sempre parametrizzati da media e deviazione standard. Ciò significa che se conosciamo la media e la deviazione standard e se la distribuzione è normale, possiamo facilmente scoprire la probabilità di osservazioni future. L'apprendimento non supervisionato parametrico è molto più difficile dell'apprendimento supervisionato standard perché non ci sono etichette disponibili; quindi non esiste una misura predefinita di accuratezza per testare l'output.

Apprendimento non supervisionato non parametrico

L'apprendimento non supervisionato non parametrico si riferisce al raggruppamento del set di dati di input. Ogni cluster, in sostanza, dice qualcosa sulle categorie e le classi degli elementi di dati presenti nell'insieme. Questo è il metodo più comunemente utilizzato per la modellazione e l'analisi dei dati con campioni di piccole dimensioni. Questi metodi sono anche indicati come metodi senza distribuzione perché, a differenza del caso dell'apprendimento parametrico, il modellatore non ha bisogno di fare ipotesi sulla distribuzione dell'intera popolazione.
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A questo punto, è essenziale approfondire un po' cosa si intende per clustering.

Allora, cos'è il clustering?

Il clustering è uno dei concetti sottostanti più importanti quando si tratta di apprendimento non supervisionato. Si occupa di trovare una struttura o un modello in una raccolta di dati non categorizzati. Una semplice definizione di cluster potrebbe essere "il processo di raggruppamento dell'oggetto in classi in modo tale che ogni membro di una classe sia simile all'altro in un modo o nell'altro".
Pertanto, un cluster può essere semplicemente definito come una raccolta di oggetti di dati che sono "simili" tra un cluster e "dissimili" dagli oggetti dell'altro cluster.

Applicazioni dell'apprendimento automatico non supervisionato

L'obiettivo dell'apprendimento automatico non supervisionato è scoprire modelli e tendenze precedentemente nascosti nei dati. Ma, il più delle volte, i modelli di dati sono approssimazioni scadenti di ciò che l'apprendimento automatico supervisionato può ottenere: ad esempio, segmentano i clienti in grandi gruppi, anziché trattarli come individui e fornire comunicazioni altamente personalizzate. Nel caso dell'apprendimento non supervisionato, non sappiamo quale sarà il risultato e, quindi, se abbiamo bisogno di progettare un modello predittivo, l'apprendimento supervisionato ha più senso nel contesto del mondo reale.
Il caso d'uso ideale per l'utilizzo dell'apprendimento automatico senza supervisione è quando non si dispone di dati sui risultati desiderati. Ad esempio, se è necessario determinare un mercato di riferimento per un prodotto completamente nuovo. Tuttavia, se vuoi classificare meglio la tua base di consumatori, l'apprendimento supervisionato è l'opzione migliore.
5 Applicazioni rivoluzionarie dell'apprendimento automatico

Diamo un'occhiata ad alcune applicazioni delle tecniche di apprendimento automatico senza supervisione:

1. L'apprendimento non supervisionato è estremamente utile per il rilevamento di anomalie dal set di dati. Il rilevamento delle anomalie si riferisce alla ricerca di punti dati significativi nella tua raccolta di dati. Questo è molto utile per scoprire transazioni fraudolente, scoprire pezzi di hardware rotti o identificare eventuali valori anomali che potrebbero essersi insinuati durante l'immissione dei dati.
2. Il mining di associazioni significa identificare un insieme di elementi che si trovano insieme in un set di dati. Questa è una tecnica piuttosto utile per l'analisi del paniere in quanto consente agli analisti di scoprire beni spesso acquistati insieme. Il mining di associazioni non è possibile senza il clustering dei dati e quando si parla di clustering, si parla di algoritmo di apprendimento automatico non supervisionato.
3. Un altro caso d'uso dell'apprendimento non supervisionato è la riduzione della dimensionalità. si riferisce alla riduzione del numero di funzionalità in un set di dati e quindi a una migliore preelaborazione dei dati. I modelli a variabili latenti sono comunemente usati per questo scopo e sono resi possibili solo utilizzando algoritmi di apprendimento non supervisionati.

I modelli e le tendenze scoperti utilizzando l'apprendimento non supervisionato possono anche tornare utili quando si applicano algoritmi di apprendimento supervisionato in seguito: ad esempio, l'apprendimento non supervisionato può aiutarti a eseguire l'analisi dei cluster su un set di dati e quindi puoi utilizzare l'apprendimento supervisionato su qualsiasi cluster di tua scelta/ bisogno.
Ingegneri dell'apprendimento automatico: miti e realtà

Tutto sommato, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale sono campi incredibilmente complessi e qualsiasi sistema di intelligenza artificiale sofisticato che incontrerai molto probabilmente utilizzerà una combinazione di vari algoritmi e meccanismi di apprendimento. Detto questo, se sei un principiante, è fondamentale conoscere i punti chiave che ruotano attorno a tutte le tecniche di apprendimento primarie.

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Ci auguriamo di essere stati in grado di chiarire i punti più sottili di un algoritmo di apprendimento senza supervisione. Se hai un dubbio, scrivilo nei commenti qui sotto!