L'apprendimento supervisionato e non supervisionato sono due tipi fondamentali di paradigmi di apprendimento automatico che servono a scopi distinti in base alla natura dei dati e agli obiettivi dell'attività da svolgere. Capire quando utilizzare la formazione supervisionata rispetto alla formazione non supervisionata è fondamentale nella progettazione di modelli di machine learning efficaci. La scelta tra questi due approcci dipende dalla disponibilità di dati etichettati, dal risultato desiderato e dalla struttura sottostante del set di dati.
L'apprendimento supervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui il modello viene addestrato su un set di dati etichettato. Nell'apprendimento supervisionato, l'algoritmo impara a mappare i dati di input sull'output corretto presentando esempi di training. Questi esempi di training sono costituiti da coppie input-output, in cui i dati di input sono accompagnati dal corrispondente output corretto o valore target. L'obiettivo dell'apprendimento supervisionato è apprendere una funzione di mappatura dalle variabili di input alle variabili di output, che può quindi essere utilizzata per fare previsioni su dati invisibili.
L'apprendimento supervisionato viene generalmente utilizzato quando l'output desiderato è noto e l'obiettivo è apprendere la relazione tra le variabili di input e di output. Viene comunemente applicato in attività come la classificazione, dove l'obiettivo è prevedere le etichette delle classi di nuove istanze, e la regressione, dove l'obiettivo è prevedere un valore continuo. Ad esempio, in uno scenario di apprendimento supervisionato, potresti addestrare un modello per prevedere se un'e-mail è spam o meno in base al contenuto dell'e-mail e allo stato etichettato come spam/non spam delle e-mail precedenti.
D'altra parte, l'apprendimento non supervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui il modello viene addestrato su un set di dati senza etichetta. Nell'apprendimento non supervisionato, l'algoritmo apprende modelli e strutture dai dati di input senza feedback esplicito sull'output corretto. L’obiettivo dell’apprendimento non supervisionato è esplorare la struttura sottostante dei dati, scoprire modelli nascosti ed estrarre informazioni significative senza la necessità di dati etichettati.
L'apprendimento non supervisionato viene comunemente utilizzato quando l'obiettivo è esplorare i dati, trovare modelli nascosti e raggruppare insieme punti dati simili. Viene spesso applicato in attività come il clustering, dove l'obiettivo è raggruppare punti dati simili in cluster in base alle loro caratteristiche, e la riduzione della dimensionalità, dove l'obiettivo è ridurre il numero di caratteristiche preservando le informazioni essenziali nei dati. Ad esempio, in uno scenario di apprendimento non supervisionato, potresti utilizzare il clustering per raggruppare i clienti in base al loro comportamento di acquisto senza alcuna conoscenza preliminare dei segmenti di clientela.
La scelta tra apprendimento supervisionato e non supervisionato dipende da diversi fattori. Se disponi di un set di dati etichettato e desideri prevedere risultati specifici, l'apprendimento supervisionato è la scelta appropriata. D'altra parte, se si dispone di un set di dati senza etichetta e si desidera esplorare la struttura dei dati o trovare modelli nascosti, l'apprendimento non supervisionato è più adatto. In alcuni casi, è possibile utilizzare una combinazione di tecniche supervisionate e non supervisionate, nota come apprendimento semi-supervisionato, per sfruttare i vantaggi di entrambi gli approcci.
La decisione di utilizzare la formazione supervisionata rispetto alla formazione non supervisionata nell'apprendimento automatico dipende dalla disponibilità di dati etichettati, dalla natura dell'attività e dal risultato desiderato. Comprendere le differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato è essenziale per progettare modelli di machine learning efficaci in grado di estrarre informazioni significative e fare previsioni accurate dai dati.
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