In questo articolo parleremo di apprendimento non supervisionato e chiariremo cosa è, quali sono i suoi scopi e i suoi utilizzi futuri.L’apprendimento non supervisionato è una delle principali metodologie che alimentano l’intelligenza artificiale: infatti questa tecnica non utilizza dati etichettati e il suo scopo è quello di individuare pattern nascosti all’interno di dataset complessi.
L'apprendimento non supervisionato è una tecnica di machine learning dove un algoritmo analizza i dati senza etichette o output predefiniti.
L'obiettivo è scoprire strutture, correlazioni e pattern nascosti senza che il sistema abbia una conoscenza a priori di come devono essere classificati i dati. È particolarmente utile quando non si hanno etichette disponibili o quando si vuole esplorare i dati senza preconcetti.
Questo approccio è usato quando i dati non possono essere etichettati, oppure quando si desidera verificare se esistano pattern naturali, cluster o raggruppamenti che sfuggono alla percezione umana. In breve, si “lascia che i dati parlino da soli”, consentendo all’algoritmo di evidenziare somiglianze, anomalie o tendenze.
Come Funziona l'Apprendimento Non Supervisionato
L’apprendimento non supervisionato si articola in alcuni passaggi fondamentali:
Raccolta dei dati: si ottiene un dataset privo di etichette.
Pre-elaborazione dei dati: normalizzazione, pulizia e gestione dei formati.
Selezione dell'algoritmo: si sceglie una tecnica di clustering o riduzione della dimensionalità, in base all'obiettivo dell’analisi.
Identificazione di pattern: l'algoritmo analizza il dataset per estrarre gruppi o feature comuni.
Interpretazione dei risultati: gli output vengono esaminati per comprendere le informazioni “nascoste” nei dati.
Clustering vs Riduzione della Dimensionalità
L'apprendimento non supervisionato può essere suddiviso principalmente in due categorie:
a) Clustering
Il clustering consiste nel raggruppare dati simili. L'algoritmo cerca segmenti “naturali” nel dataset, basandosi su metriche di distanza o similarità. Esempi di uso:
Segmentazione dei clienti in ambito marketing.
Rilevamento di anomalie nei dati finanziari.
Identificazione di gruppi genetici in biologia.
b) Riduzione della Dimensionalità
La riduzione della dimensionalità semplifica dataset ad alta dimensionalità, mantenendo l’essenza delle informazioni. Esempi di uso:
Compressione dei dati per velocizzare i calcoli.
Visualizzazione di dati multidimensionali su 2D o 3D.
Eliminazione di rumore e variabili irrilevanti.
Algoritmi principali
Esistono diversi algoritmi chiave di apprendimento non supervisionato, tra cui:
K-Means: un algoritmo di clustering che partiziona i dati in k gruppi basandosi sulla similarità.
DBSCAN: clustering basato sulla densità, utile per identificare gruppi con densità diversa.
PCA (Principal Component Analysis): un metodo di riduzione della dimensionalità che preserva la massima varianza.
Autoencoder: reti neurali che ricostruiscono i dati in forma più compatta, utili per feature extraction o anomaly detection.
Applicazioni
Sanità: analisi di dati genetici e diagnostici per individuare sottogruppi di pazienti o patologie correlate.
Cybersecurity: rilevamento di comportamenti anomali in rete per prevenire attacchi.
E-commerce: personalizzazione delle raccomandazioni di prodotti in base a pattern di acquisto.
Industria manifatturiera: monitoraggio della qualità e identificazione di anomalie nel processo produttivo.
Futuro apprendimento non supervisionato
L'apprendimento non supervisionato è una tecnica fondamentale del machine learning, in grado di analizzare dati complessi senza necessitare di etichette predefinite. Grazie alla sua flessibilità, può svelare pattern nascosti e migliorare le decisioni strategiche in diversi settori.
Con l’avanzamento delle tecnologie di intelligenza artificiale, l’apprendimento non supervisionato diventerà sempre più sofisticato, integrandosi maggiormente con metodi supervisionati e di reinforcement learning, portando a modelli più completi e intelligenti. Nonostante presenti sfide come la difficoltà di interpretazione e valutazione, il suo ruolo è destinato a crescere con il progressivo aumento di dati e la necessità di estrarre valore anche da informazioni prive di etichette.
Faq
Cosa significa apprendimento non supervisionato?
L’apprendimento non supervisionato è un paradigma del machine learning in cui l’algoritmo riceve dati privi di etichette (output) e individua autonomamente schemi, gruppi o rappresentazioni latenti che descrivono la struttura interna del dataset.
Qual è la differenza fondamentale tra l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato nell'ambito dell'intelligenza artificiale?
Nell’apprendimento supervisionato il modello dispone di esempi con etichette e impara a mappare gli input sugli output per fare previsioni. Nell’apprendimento non supervisionato le etichette non ci sono: l’obiettivo non è predire, bensì scoprire la struttura nascosta (cluster, correlazioni, regole) dei dati.
Qual è una caratteristica dell'apprendimento semi‑supervisionato?
Sfrutta pochi dati etichettati insieme a molti dati non etichettati, riducendo i costi di etichettatura e migliorando la generalizzazione grazie a tecniche come pseudo‑labeling o consistency regularization.
Apprendimento non supervisionato: esempi
Clustering clienti con k‑means per segmentare il mercato.
Riduzione dimensionalità con PCA o t‑SNE per visualizzare dati complessi.
Regole di associazione (market basket analysis) per suggerire prodotti.
Anomaly detection per individuare frodi o guasti.
Autoencoder per denoising o compressione delle immagini.
Che cos'è l'apprendimento per rinforzo?
Nell’apprendimento per rinforzo un agente interagisce con un ambiente, esegue azioni e riceve ricompense o penalità. Impara una politica che massimizza la ricompensa cumulativa nel tempo; è usato in robotica, giochi strategici (es. AlphaGo) e sistemi di controllo.
Autore
Nicolò Caiti
Ho fatto del MarTech il mio lavoro. Mi occupo di intelligenza artificiale applicata al marketing digitale. In questo blog, analizzo come l’AI sta trasformando il settore: migliorando le performance web, ottimizzando le strategie digitali e velocizzando il lavoro di tutti. Con anni di esperienza nell’automazione del marketing e nella gestione di customer journey avanzati, condivido insight pratici, case study e best practice per aiutare tutte le persone a sfruttare al meglio le potenzialità dell’AI nel proprio lavoro.
Spero che tu possa trovare le risposte che cerchi!
