L’evoluzione dell’intelligenza artificiale è guidata dal progresso nelle tecniche di apprendimento automatico, che consentono alle macchine di migliorare le loro prestazioni attraverso l’esperienza. Tra queste, l’apprendimento supervisionato e quello non supervisionato si distinguono per il loro approccio all’elaborazione dei dati e alla generazione di modelli predittivi.
L’apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato rappresentano due paradigmi fondamentali dell’apprendimento delle macchine. L’uso di uno o dell’altro dipende dalla natura dei dati disponibili e dall’obiettivo specifico che si desidera raggiungere. È possibile utilizzare entrambi gli approcci in modo complementare per affrontare complesse sfide di data science.
Differenze principali tra apprendimento supervisionato e non supervisionato nel Machine Learning
L’apprendimento supervisionato richiede un set di dati etichettato, dove ogni esempio di input è associato a un’etichetta o risultato corretto. Il sistema apprende da questi esempi per fare previsioni su dati nuovi. Al contrario, l’apprendimento non supervisionato lavora con dati non etichettati, cercando di scoprire strutture intrinseche o pattern nascosti senza l’uso di etichette.
Cos’è l’apprendimento supervisionato?
L’apprendimento supervisionato è una tecnica in cui il modello apprende da un insieme di dati già etichettato. Gli “insegnanti” di questi modelli sono i dati di addestramento che comprendono sia le variabili di input sia le corrispondenti uscite desiderate, note come etichette. Attraverso un processo di ottimizzazione iterativo, il modello cerca di minimizzare gli errori nelle previsioni imparando dalla relazione tra input e output. Una volta addestrato, il modello può essere utilizzato per prevedere le etichette di nuovi dati non visti in precedenza. Questo metodo è particolarmente efficace in compiti di classificazione e regressione, come il riconoscimento di immagini, la previsione di trend finanziari o l’analisi di sentimenti.
Cos’è l’apprendimento non supervisionato?
Al contrario, l’apprendimento non supervisionato si avvale di dati che non sono stati etichettati. Il sistema deve quindi lavorare con le caratteristiche dei soli dati di input per scoprire strutture e pattern nascosti. Questo può avvenire attraverso la clusterizzazione, che raggruppa dati simili insieme, o attraverso metodi di riduzione della dimensionalità che cercano di ridurre la complessità dei dati preservando le informazioni rilevanti. Questa modalità di apprendimento è utile per l’analisi esplorativa dei dati, come nella segmentazione dei clienti o nell’identificazione di comportamenti anomali.
Quando utilizzarli
Il contesto di utilizzo è critico per la scelta tra apprendimento supervisionato e non supervisionato. L’apprendimento supervisionato è la scelta prediletta quando si dispone di dati abbondanti e accuratamente etichettati e si ha un obiettivo predittivo chiaro. D’altra parte, l’apprendimento non supervisionato è ideale quando le etichette non sono disponibili o sono difficili da ottenere, e si desidera esplorare i dati per comprendere meglio le loro strutture intrinseche.
Uso combinato di apprendimento supervisionato e non supervisionato
Questi due metodi non sono mutuamente esclusivi e possono essere utilizzati insieme per migliorare le performance complessive dei sistemi di apprendimento automatico. Per esempio, si può iniziare con l’apprendimento non supervisionato per ridurre la dimensione e scoprire correlazioni nei dati, seguito da un apprendimento supervisionato per costruire un modello predittivo più performante. In alternativa, si può utilizzare l’apprendimento non supervisionato per generare nuove etichette o per arricchire il set di dati con informazioni aggiuntive che possono poi essere utilizzate in un modello supervisionato. Tale sinergia permette di sfruttare al meglio le caratteristiche di entrambi gli approcci, portando a soluzioni di apprendimento automatico più robuste e versatili.
Apprendimento supervisionato
L’apprendimento supervisionato è uno dei pilastri fondamentali dell’apprendimento automatico. È definito come il processo attraverso il quale un modello apprende a fare previsioni accurate da un insieme di dati in cui le risposte corrette (etichette) sono già note. Questo tipo di apprendimento si basa sull’utilizzo di coppie di esempi di input e output noti, con l’obiettivo di apprendere una regola generale che mappa gli input agli output. In altre parole, l’addestramento avviene attraverso esempi che sono già stati valutati da un “supervisore” (da cui il termine “supervisionato”), il quale ha fornito al modello la soluzione corretta per ogni esempio di input.
Come funziona l’apprendimento supervisionato
Nell’apprendimento supervisionato, il modello viene addestrato su un set di dati composto da esempi di input-output. L’obiettivo è imparare una funzione che, dato un input inedito, può prevedere l’output corrispondente. Questa metodologia è adatta quando l’obiettivo è la classificazione o la regressione e si dispone di dati etichettati sufficienti per l’addestramento.
Le fasi del processo di apprendimento supervisionato possono essere descritte come segue:
- Preparazione dei dati: questa fase include la raccolta dei dati, la pulizia, e talvolta l’arricchimento dei dati con etichette corrette, che serviranno come verità di base per l’addestramento del modello.
- Divisione dei dati: i dati vengono suddivisi in un set di addestramento e un set di test. Il set di addestramento viene utilizzato per insegnare al modello le correlazioni tra i dati, mentre il set di test viene utilizzato per valutare l’efficacia e la generalizzazione del modello.
- Scelta del modello: viene selezionato il tipo di modello più adatto alla natura del problema (per esempio, regressione lineare, reti neurali, alberi decisionali, ecc.).
- Addestramento del modello: durante questa fase, il modello impara a correlare gli input con gli output attesi. Ciò viene fatto attraverso un processo iterativo di ottimizzazione, dove il modello cerca di minimizzare una funzione di costo, che misura quanto le previsioni del modello si discostano dalle etichette reali.
- Valutazione del modello: con il set di test, il modello viene valutato per determinare quanto bene può generalizzare ciò che ha imparato a dati non visti durante l’addestramento.
- Affinamento: in base alle prestazioni del modello, può essere necessario ritornare alla fase di addestramento, aggiustare i parametri, o persino rivedere il tipo di modello scelto.
- Deployment: una volta che il modello è stato valutato e raffinato, può essere implementato in un sistema di produzione per iniziare a fare previsioni su nuovi dati.
Vantaggi dell’apprendimento supervisionato
L’apprendimento supervisionato fornisce un framework metodologico per costruire modelli predittivi potenti e affidabili, con l’obiettivo di automatizzare e migliorare la decisione basata sui dati in vari campi applicativi. Questi alcuni dei vantaggi nell’utilizzare questo metodo:
- Precisione: quando i dati di addestramento sono ben etichettati e rappresentativi del problema, l’apprendimento supervisionato può produrre modelli altamente accurati.
- Prevedibilità: il comportamento del modello è spesso prevedibile e interpretabile, soprattutto con modelli meno complessi come la regressione lineare o gli alberi decisionali.
- Efficacia su problemi specifici: questo tipo di apprendimento è particolarmente efficace per applicazioni in cui l’obiettivo è ben definito, come la classificazione delle immagini o la previsione di prezzi.
- Valutazione e ottimizzazione: la disponibilità di etichette corrette permette una valutazione oggettiva del modello e la sua ottimizzazione attraverso tecniche come la validazione incrociata.
Esempi di apprendimento supervisionato
L’apprendimento supervisionato è ampiamente utilizzato in una varietà di settori e per svariate applicazioni. Ecco alcuni esempi che illustrano come questa tecnica viene messa in pratica per risolvere problemi reali:
1. Classificazione delle email: spam o non spam
Un’applicazione comune è il filtro dello spam nelle caselle di posta elettronica. Un modello di apprendimento supervisionato viene addestrato su migliaia di email etichettate come “spam” o “non spam”. Utilizzando caratteristiche quali le parole chiave, la frequenza di certi termini e schemi tipici degli header delle email, il modello apprende a distinguere tra email legittime e indesiderate. Una volta addestrato, il modello può filtrare automaticamente le nuove email ricevute, riducendo la quantità di spam che arriva nella casella di posta principale dell’utente.
2. Diagnosi medica assistita da computer
Nel campo della salute, l’apprendimento supervisionato può essere utilizzato per assistere nella diagnosi di malattie. Per esempio, un modello potrebbe essere addestrato su un dataset di immagini radiologiche che sono state etichettate da radiologi esperti come contenenti o meno segni di tumore. Apprendendo da queste etichette, il modello può successivamente aiutare a identificare la presenza di potenziali tumori in nuove radiografie, fungendo da strumento di supporto per i professionisti medici.
3. Riconoscimento del parlato
Le tecnologie di riconoscimento vocale, come gli assistenti virtuali, si basano sull’apprendimento supervisionato per interpretare l’input vocale degli utenti. Questi sistemi sono addestrati su vasti dataset di registrazioni vocali e le trascrizioni corrispondenti per apprendere a convertire l’input audio in testo. L’apprendimento supervisionato consente al modello di riconoscere una gamma di accenti, dialetti e modi di parlare.
4. Previsione dei prezzi sul mercato immobiliare
I modelli predittivi possono essere utilizzati per stimare il valore di una proprietà basandosi su caratteristiche quali la sua posizione, dimensione, età e numero di camere. Un modello di apprendimento supervisionato può essere addestrato su un dataset di vendite immobiliari passate per apprendere la relazione tra queste caratteristiche e il prezzo di vendita. Agenti immobiliari e potenziali acquirenti possono utilizzare tali modelli per valutare il giusto prezzo di mercato per le proprietà.
5. Riconoscimento delle immatricolazioni dei veicoli
Sistemi di visione artificiale sono addestrati a riconoscere e trascrivere i numeri di targa dai veicoli in movimento per scopi di sicurezza o di pedaggio automatico. Vengono addestrati con migliaia di immagini di targhe di veicoli, con le relative trascrizioni, affinché possano identificare e leggere le targhe in una varietà di condizioni di illuminazione e angolazioni.
In tutti questi esempi, l’apprendimento supervisionato fornisce le basi per la creazione di modelli che comprendono e replicano decisioni umane. La chiave di questi sistemi è l’accuratezza e la rappresentatività dei dati di addestramento, che sono essenziali per garantire che il modello possa generalizzare correttamente a nuovi dati non etichettati.
Apprendimento non supervisionato
L’apprendimento non supervisionato è un ramo dell’apprendimento automatico che si concentra sulla comprensione delle strutture sottostanti e dei modelli nascosti all’interno dei set di dati non etichettati. In assenza di un’etichetta guida, il modello è chiamato a organizzare o descrivere i dati in modo significativo.
L’apprendimento non supervisionato si differenzia dall’apprendimento supervisionato perché non utilizza dati etichettati per l’addestramento. Invece di mirare a predire un’etichetta corretta, cerca di apprendere le relazioni e le strutture all’interno dei dati di input. L’obiettivo è di scoprire pattern automaticamente, senza che questi siano stati precedentemente definiti o etichettati da un essere umano (spesso combinando machine learning e deep learning).
Come funziona l’apprendimento non supervisionato
Come per l’apprendimento supervisionato, anche il processo dell’apprendimento non supervisionato può essere generalmente suddiviso nelle seguenti fasi:
- Raccolta e preparazione dei dati: anche se non richiedono etichette, i dati devono essere raccolti e preparati accuratamente. Questo potrebbe includere la rimozione di rumore, la normalizzazione e la gestione di valori mancanti.
- Esplorazione dei dati: a differenza dell’apprendimento supervisionato, un’analisi esplorativa è spesso un passo cruciale per comprendere la distribuzione e la struttura dei dati.
- Selezione del modello: si sceglie un modello o algoritmo adatto per l’apprendimento non supervisionato, come K-means per la clusterizzazione o autoencoders per la riduzione della dimensionalità.
- Addestramento del modello: il modello è addestrato sui dati. Senza etichette per guidare il processo, l’algoritmo tenta di trovare strutture organizzando i dati in cluster o riducendo le dimensioni del set di dati.
- Interpretazione dei risultati: i risultati dell’apprendimento non supervisionato possono essere meno diretti da interpretare rispetto a quelli supervisionati. Si esaminano i cluster, i pattern o le rappresentazioni ridotte per dedurre il significato.
- Affinamento: basandosi sull’interpretazione dei risultati, è possibile iterare sul processo, modificando la configurazione del modello o scegliendo un algoritmo diverso per cercare di ottenere risultati più significativi.
- Utilizzo dei risultati: le informazioni ottenute possono essere utilizzate per la segmentazione del mercato, la rilevazione di anomalie, la raccomandazione di sistemi, o come parte di un processo più grande di apprendimento supervisionato.
Vantaggi dell’Apprendimento Non Supervisionato
L’apprendimento non supervisionato esplora i dati di input senza etichette predefinite, cercando di trovare la struttura sottostante o i raggruppamenti all’interno dei dati. È particolarmente utile per l’esplorazione dei dati e la scoperta di correlazioni non evidenti. Questi alcuni dei vantaggi nell’utilizzare questo metodo:
- Scoperta di informazioni non note: l’apprendimento non supervisionato è in grado di rivelare relazioni e cluster nascosti nei dati che potrebbero non essere evidenti a una prima analisi.
- Gestione di grandi set di dati: può gestire grandi quantità di dati in cui le etichette non sono disponibili, il che è una situazione comune nella big data.
- Versatilità: è adatto a una varietà di problemi e può essere utilizzato per scopi di riduzione della dimensionalità, clusterizzazione, descrizione e sintesi dei dati.
- Pre-elaborazione per l’apprendimento supervisionato: può essere utilizzato per migliorare l’efficienza dell’apprendimento supervisionato attraverso la riduzione della dimensionalità e la caratterizzazione dei dati.
L’apprendimento non supervisionato è particolarmente potente in scenari dove si sospetta che ci siano strutture interessanti nascoste all’interno di set di dati complessi ma non si ha una comprensione chiara di quali potrebbero essere. Può anche essere un primo passo per guidare ulteriori analisi o per preparare i dati per un’applicazione di apprendimento supervisionato.
Esempi di apprendimento non supervisionato
L’apprendimento non supervisionato trova applicazione in diversi ambiti, grazie alla sua capacità di scoprire pattern nascosti nei dati senza l’ausilio di etichette. Ecco alcuni esempi concreti di come può essere impiegato:
1. Segmentazione del mercato (Market Segmentation)
Nel marketing, comprendere i diversi gruppi di consumatori è essenziale. Utilizzando tecniche di clusterizzazione, come l’algoritmo K-means, le aziende possono dividere i clienti in gruppi basati su comportamenti di acquisto, preferenze e altre caratteristiche significative. Questi gruppi, o cluster, permettono di personalizzare le strategie di marketing per meglio indirizzare offerte e messaggi pubblicitari, massimizzando l’efficacia di campagne e promozioni.
2. Riduzione della dimensionalità per la visualizzazione dei dati
Quando i data scientist si trovano di fronte a set di dati ad alta dimensionalità, l’analisi diventa complessa e meno intuitiva. L’apprendimento non supervisionato può semplificare questi dati utilizzando tecniche come l’analisi delle componenti principali (PCA) per ridurre il numero di variabili. Questo non solo facilita la visualizzazione e l’interpretazione dei dati ma aiuta anche a identificare le caratteristiche più influenti.
3. Rilevamento di anomalie (Anomaly Detection)
In settori come il monitoraggio della sicurezza informatica o la manutenzione predittiva di macchinari, rilevare comportamenti fuori dalla norma è vitale. Attraverso metodi di apprendimento non supervisionato, i sistemi possono identificare attività sospette o anomalie che deviano dai pattern tipici, permettendo di intervenire rapidamente per mitigare possibili rischi o danni.
4. Sistemi di raccomandazione
Siti di e-commerce e piattaforme di streaming usano l’apprendimento non supervisionato per sviluppare sistemi di raccomandazione che migliorino l’esperienza utente. Analizzando le interazioni degli utenti e i prodotti visualizzati o acquistati, questi sistemi scoprono correlazioni e tendenze che guidano le raccomandazioni personalizzate, spesso tramite tecniche di filtraggio collaborativo.
5. Estrazione di topic (Topic Modeling)
L’analisi di grandi quantità di testo, come recensioni o articoli, può trarre beneficio dall’apprendimento non supervisionato per organizzare e categorizzare i contenuti basati sui loro temi intrinseci. Algoritmi come Latent Dirichlet Allocation (LDA) sono utilizzati per scoprire i topic ricorrenti nei documenti, permettendo di comprendere meglio e organizzare collezioni di testo su larga scala.
In ogni esempio, l’apprendimento non supervisionato svolge un ruolo cruciale nel trovare strutture e correlazioni nascoste, che possono non essere immediatamente ovvie. Il successo di questi approcci dipende dalla qualità dei dati e dalla scelta dell’algoritmo appropriato per il contesto specifico. Il potere dell’apprendimento non supervisionato risiede nella sua capacità di trasformare i dati grezzi in intuizioni e conoscenze azionabili, senza la necessità di intervento o guida umana.
L’apprendimento automatico semi-supervisionato
L’apprendimento semi-supervisionato combina tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Si utilizza in situazioni in cui si hanno molte osservazioni non etichettate e poche etichettate. Il modello cerca di generalizzare le etichette conosciute ai dati non etichettati per migliorare la performance di apprendimento.
L’apprendimento semi-supervisionato si colloca in una posizione intermedia tra l’apprendimento supervisionato e quello non supervisionato, sfruttando i vantaggi di entrambi per migliorare l’apprendimento quando si dispone di un numero limitato di etichette. L’apprendimento semi-supervisionato utilizza, infatti, sia dati etichettati che dati non etichettati durante l’addestramento. In molte situazioni reali, ottenere etichette per i dati può essere costoso o richiedere molto tempo (come nel caso della classificazione manuale da parte di esperti umani), mentre i dati non etichettati sono abbondanti e meno costosi da acquisire. L’apprendimento semi-supervisionato si rivela efficace in questi scenari, combinando piccole quantità di dati etichettati con grandi quantità di dati non etichettati per costruire modelli robusti.
Questo metodo è particolarmente utile quando:
- si dispone di una vasta quantità di dati di input, ma etichettare tutto il dataset è impraticabile per motivi di costo o tempo.
- le etichette richiedono l’intervento di esperti, come nel caso di diagnosi mediche o classificazioni scientifiche, rendendo il processo di etichettatura lento e oneroso.
- si ha bisogno di migliorare la precisione e l’affidabilità dei modelli di apprendimento supervisionato con l’aiuto di dati non etichettati supplementari.
Come differisce dall’apprendimento supervisionato e non supervisionato
Rispetto all’apprendimento supervisionato: mentre l’apprendimento supervisionato si basa esclusivamente su dati etichettati, il semi-supervisionato sfrutta anche dati non etichettati per arricchire il modello e migliorare la generalizzazione. Questo consente di ottenere prestazioni migliori rispetto a un modello addestrato con una quantità limitata di dati etichettati.
Rispetto all’apprendimento non supervisionato: a differenza dell’apprendimento non supervisionato, che non utilizza affatto etichette, il semi-supervisionato usa le etichette disponibili come guida parziale per l’apprendimento. Questo permette al modello di avere punti di riferimento sicuri da cui partire nella scoperta di strutture nei dati.
Conclusioni
Scegliere tra apprendimento supervisionato e non supervisionato dipende dai dati a disposizione e dagli obiettivi del progetto. Mentre l’apprendimento supervisionato è potente per compiti predittivi con dati etichettati, l’apprendimento non supervisionato è cruciale per scoprire le relazioni nascoste nei dati. Il futuro dell’apprendimento automatico può risiedere nella combinazione di questi due approcci per sfruttare i loro punti di forza complementari. L’apprendimento semi-supervisionato, per esempio, si sta dimostrando un’opzione preziosa in molti campi dell’intelligenza artificiale, consentendo di colmare il divario tra un approccio puramente supervisionato, spesso limitato dalla disponibilità di etichette, e quello non supervisionato, che può essere meno guidato e preciso nelle applicazioni.
