Come funziona l'apprendimento non supervisionato?
L'apprendimento non supervisionato è un tipo di algoritmo di machine learning che non richiede dati etichettati e utilizza tecniche di esplorazione dei dati per apprendere da dati non etichettati. Nell'apprendimento non supervisionato, i dati vengono raggruppati o organizzati in base a caratteristiche simili. Il cluster o gruppo di dati viene quindi utilizzato per trovare correlazioni e modelli tra i dati, che diventano i criteri appresi. Questo processo aiuta l'algoritmo a imparare senza alcun dato di formazione precedente, il che lo rende diverso dagli algoritmi di apprendimento supervisionato. Il modello appreso viene quindi utilizzato per fare previsioni. Le previsioni effettuate dall'algoritmo di apprendimento non supervisionato dipendono dai dati disponibili e dalla capacità dell'algoritmo di identificare correlazioni e modelli.