Sfoglia tutti i contenuti con tag Unsupervised Learning
L'Apprendimento Automatico (ML) è una sottocategoria dell'intelligenza artificiale (AI) che consente alle macchine di apprendere dai dati, identificare schemi, fare previsioni e migliorare il processo decisionale nel tempo senza una programmazione esplicita.
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'apprendimento semi-supervisionato (SSL) è una tecnica di machine learning che sfrutta sia dati etichettati che non etichettati per addestrare i modelli, rendendolo ideale quando etichettare tutti i dati è impraticabile o costoso. Combina i punti di forza dell'apprendimento supervisionato e non supervisionato per migliorare accuratezza e generalizzazione.
Il clustering è una tecnica di apprendimento automatico non supervisionato che raggruppa insieme punti dati simili, consentendo l’analisi esplorativa dei dati senza dati etichettati. Scopri tipi, applicazioni e come i modelli di embedding migliorano il clustering.
Il Clustering K-Means è un popolare algoritmo di apprendimento automatico non supervisionato per suddividere i dataset in un numero predefinito di cluster distinti e non sovrapposti, minimizzando la somma delle distanze quadratiche tra i punti dati e i centroidi dei loro cluster.
