Dizionario AI › Fondamenti AI

Apprendimento non supervisionato

Unsupervised learning

L'apprendimento non supervisionato è la famiglia di tecniche di machine learning che scopre pattern, strutture o raggruppamenti nei dati senza avere a disposizione etichette che indichino la risposta corretta. A differenza dell'apprendimento supervisionato, dove ogni esempio arriva già con la sua soluzione, qui l'algoritmo deve trovare da solo una struttura sensata osservando come i dati si distribuiscono.

Definizione

Come funziona

Senza un obiettivo esplicito da minimizzare rispetto a etichette note, questi metodi lavorano su criteri interni ai dati stessi: raggruppare punti simili tra loro (clustering), ridurre il numero di variabili preservando l'informazione principale (riduzione della dimensionalità) o stimare come sono distribuiti i dati per individuare anomalie. Il risultato non è mai giusto o sbagliato in senso assoluto, ma più o meno utile e coerente rispetto allo scopo per cui viene usato.

Applicazioni

Nell'AI moderna l'apprendimento non supervisionato serve a segmentare i clienti in base ai comportamenti d'acquisto senza categorie predefinite, a comprimere dati ad alta dimensionalità per velocizzare altri modelli, a individuare transazioni anomale nei sistemi antifrode e alla base concettuale di molte tecniche di pre-addestramento dei grandi modelli linguistici, che imparano schemi dal linguaggio senza etichette esplicite per ogni parola.

Storia ed etimologia

La distinzione tra apprendimento supervisionato e non supervisionato si consolida nella letteratura di machine learning e reti neurali a partire dagli anni '60 e '70, quando i ricercatori iniziarono a differenziare gli algoritmi in base al tipo di segnale disponibile durante l'addestramento. Il termine descrive semplicemente l'assenza di un supervisore, umano o automatico, che corregga l'algoritmo passo dopo passo.

Termini correlati

• Clustering
• K-means
• PCA (Analisi delle componenti principali)
• Apprendimento supervisionato
• Outlier (Valore anomalo)

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

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