L'apprendimento non supervisionato è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico che funziona prevalentemente nel regno dell'intelligenza artificiale (AI), con l'obiettivo di scoprire strutture, modelli o relazioni nascoste all'interno di dati non etichettati. Agisce in modo autonomo per elaborare i dati di input e determinare i punti in comune, rendendolo una tecnica potente per varie attività come il clustering, il rilevamento di anomalie e la riduzione della dimensionalità.
A differenza dell’apprendimento supervisionato, che si basa su dati etichettati per addestrare i modelli, l’apprendimento non supervisionato funziona con set di dati che non contengono etichette di output predefinite. Ciò significa che l’algoritmo di apprendimento deve trovare approfondimenti e correlazioni senza guida, il che spesso rende questo approccio più complesso e intricato rispetto alla sua controparte supervisionata. Tuttavia, l’abbondanza di dati non etichettati oggi disponibili rende l’apprendimento senza supervisione una tecnica essenziale in numerosi campi basati sull’intelligenza artificiale, tra cui il riconoscimento delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e i sistemi di raccomandazione.
Gli algoritmi di apprendimento non supervisionato sono generalmente classificati in due categorie principali: clustering e associazione. Gli algoritmi di clustering mirano a partizionare i punti dati di input in gruppi distinti, in modo tale che i punti all'interno di un gruppo abbiano un'elevata somiglianza e quelli in gruppi diversi siano dissimili. Alcune tecniche di clustering popolari includono il clustering K-means, il clustering gerarchico e DBSCAN. Gli algoritmi di associazione, invece, si sforzano di identificare le relazioni e le dipendenze tra le variabili in un dato set di dati. Le tecniche di associazione comuni includono gli algoritmi Apriori ed Eclat.
Un'altra tecnica significativa nell'ambito dell'apprendimento non supervisionato è la riduzione della dimensionalità, che riduce il numero di caratteristiche o variabili in un set di dati mediante l'estrazione o la selezione delle caratteristiche. L'analisi delle componenti principali (PCA) e il t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) sono esempi ben noti di tecniche di riduzione della dimensionalità. La riduzione della dimensionalità è vitale per ridurre la complessità computazionale e mitigare la “maledizione della dimensionalità” nelle attività di machine learning.
AppMaster, una potente piattaforma no-code che offre servizi per creare applicazioni backend, web e mobili, comprende la pletora di possibilità applicative e le potenzialità che le tecniche di apprendimento non supervisionato forniscono nel panorama dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. Sfruttare i vantaggi dell'apprendimento non supervisionato può consentire agli sviluppatori cittadini di ottimizzare le attività di ottimizzazione delle applicazioni, ingegneria delle funzionalità e riconoscimento dei modelli.
Ad esempio, i clienti AppMaster potrebbero utilizzare algoritmi di clustering per raggruppare gli utenti in base al loro comportamento, preferenze o qualsiasi altra caratteristica rilevante, e quindi applicare queste informazioni per personalizzare la loro esperienza utente o mirare a campagne di marketing. Inoltre, la riduzione della dimensionalità potrebbe essere impiegata per migliorare la qualità delle analisi basate sugli insight, mentre il rilevamento delle anomalie potrebbe essere utilizzato per la prevenzione delle frodi o il rilevamento dei guasti all’interno delle loro applicazioni.
AppMaster si basa su uno sviluppo applicativo rapido ed efficiente, sostenuto dalla sua architettura no-code. Attraverso l'integrazione dell'apprendimento automatico, comprese le tecniche di apprendimento non supervisionato, AppMaster crea un ambiente in cui la scoperta di modelli, relazioni e strutture significativi all'interno dei dati diventa un aspetto essenziale del processo di sviluppo. Incorporando approcci basati sull'intelligenza artificiale nello sviluppo no-code, AppMaster garantisce ai clienti l'accesso a una soluzione completa che sfrutta i progressi dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico per perfezionare e migliorare le prestazioni delle applicazioni su sistemi web, mobili e backend.
In conclusione, l’apprendimento non supervisionato rappresenta una componente considerevole delle metodologie di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico, creando una base vitale per esplorare le relazioni, i modelli e le strutture sconosciuti nascosti all’interno dei dati non etichettati. Sebbene possa presentare maggiori livelli di complessità, la sua capacità di ricavare informazioni approfondite da grandi volumi di set di dati non etichettati offre uno strumento indispensabile sia ai professionisti dell’apprendimento automatico che agli sviluppatori cittadini. Se combinate con piattaforme no-code come AppMaster, le tecniche di apprendimento non supervisionato aprono la strada ad applicazioni innovative, robuste e ottimizzate che sono scalabili, efficienti e in grado di estrarre le informazioni più preziose dai dati non sfruttati.
