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L'apprendimento non supervisionato è un ramo del machine learning focalizzato sulla scoperta di pattern, strutture e relazioni in dati non etichettati, abilitando compiti come il clustering, la riduzione della dimensionalità e l'apprendimento di regole di associazione per applicazioni quali la segmentazione dei clienti, il rilevamento di anomalie e i motori di raccomandazione.
L'apprendimento non supervisionato è una tecnica di machine learning che addestra algoritmi su dati non etichettati per scoprire schemi, strutture e relazioni nascoste. I metodi comuni includono clustering, associazione e riduzione della dimensionalità, con applicazioni nella segmentazione dei clienti, rilevamento delle anomalie e analisi del carrello della spesa.
L'estrazione delle caratteristiche trasforma i dati grezzi in un insieme ridotto di caratteristiche informative, migliorando il machine learning semplificando i dati, aumentando le prestazioni dei modelli e riducendo i costi computazionali. Scopri tecniche, applicazioni, strumenti e approfondimenti scientifici in questa guida completa.
Scopri come l'Ingegneria ed Estrazione delle Caratteristiche migliorano le prestazioni dei modelli di IA trasformando dati grezzi in informazioni preziose. Approfondisci tecniche chiave come creazione di caratteristiche, trasformazioni, PCA e autoencoder per aumentare accuratezza ed efficienza nei modelli di ML.
La riduzione della dimensione è una tecnica fondamentale nell'elaborazione dei dati e nel machine learning, volta a ridurre il numero di variabili di input in un dataset preservando le informazioni essenziali, per semplificare i modelli e migliorarne le prestazioni.
