L’algoritmo di apprendimento supervisionato si distingue in modo marcato dagli algoritmi di apprendimento non supervisionato, offrendo approcci unici e specifici in vari campi, tra cui l’analisi dei dati, la previsione e la classificazione. Nella sfera del machine learning, l’apprendimento supervisionato utilizza un set di dati etichettati per addestrare un modello, che quindi può fare previsioni o classificazioni su nuovi dati. I modelli supervisionati sono quindi ‘guidati’ durante il processo di apprendimento, facendo uso di un dataset che fornisce input e out completamente etichettati (Hastie, Tibshirani, & Friedman, 2009).

Gli algoritmi di apprendimento supervisionato vengono comunemente impiegati in applicazioni come la diagnosi medica, il riconoscimento vocale e delle immagini e la previsione del mercato finanziario. Ad esempio, un modello supervisionato può essere addestrato su migliaia di immagini etichettate come ‘tumore’ o ‘non-tumore’, per poi identificare la presenza di tumori in nuove immagini in modo efficiente e preciso (Bishop, 2006).

D’altro canto, l’apprendimento non supervisionato adotta un approccio diverso, analizzando dati privi di etichette e cercando strutture o modelli nascosti. Questo tipo di apprendimento è spesso utilizzato per il clustering, dove i dati vengono automaticamente raggruppati in categorie basate sulle somiglianze tra i dati stessi. Un esempio pratico di apprendimento non supervisionato è la segmentazione dei clienti nel marketing, dove i clienti vengono automaticamente raggruppati in base al loro comportamento d’acquisto senza input etichettati predefiniti (MacQueen, 1967).

È importante sottolineare come entrambe le tecniche di apprendimento abbiano i loro vantaggi e sfide. L’apprendimento supervisionato è solitamente più accurato per compiti predittivi specifici ma può richiedere una quantità significativa di dati etichettati, la cui raccolta e annotazione possono essere costose e dispendiose in termini di tempo. L’apprendimento non supervisionato, sebbene meno accurato per compiti specifici, offre il vantaggio di essere applicabile a vasti set di dati non etichettati, rivelando strutture e modelli che potrebbero sfuggire all’analisi supervisionata (Murphy, 2012).

La scelta tra apprendimento supervisionato e non supervisionato dipende in gran parte dalle specifiche esigenze del compito e dalla disponibilità di dati etichettati. Tuttavia, una tendenza emergente è l’integrazione di entrambi i metodi, nota come apprendimento semi-supervisionato, che può combinare i punti di forza di entrambi gli approcci per migliorare la performance del modello e ridurre il bisogno di enormi volumi di dati etichettati (Chapelle, Scholkopf, & Zien, 2006).

In conclusione, sia l’apprendimento supervisionato che quello non supervisionato rappresentano pilastri fondamentali del machine learning. Entrambi offrono strumenti potenti per analizzare dati complessi e fare previsioni informate, rendendoli strumenti essenziali nelle moderne tecnologie di analisi dei dati e intelligenza artificiale. Come sottolineato da Hastie, Tibshirani, e Friedman (2009), “la scelta del metodo di apprendimento non è una decisione binaria ma piuttosto una relazione strettamente legata al contesto applicativo e agli obiettivi prefissati”.

Algoritmi di Apprendimento Non Supervisionato

L’apprendimento automatico, o machine learning, è una delle branche più affascinanti e in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale (IA). Uno dei suoi rami più intriganti e complessi è l’apprendimento non supervisionato, che si distingue in modo significativo dall’apprendimento supervisionato. Mentre quest’ultimo richiede un set di dati etichettati, l’apprendimento non supervisionato lavora con dati non etichettati, cercando di scoprire strutture nascoste o pattern all’interno dei dati stessi.

Tra i principali algoritmi di apprendimento non supervisionato, spiccano tecniche come il clustering, la
riduzione della dimensionalità e le reti neurali auto-organizzate. Questi metodi trovano applicazione in
un’ampia varietà di settori, dalla biologia alla sicurezza informatica, passando per la gestione dei clienti e
l’analisi del mercato. Ad esempio, l’algoritmo di clustering K-means è ampiamente utilizzato per segmentare grandi quantità di dati in gruppi omogenei, facilitando così l’analisi e la comprensione di specifici segmenti (MacQueen, 1967).

Un’altra tecnica fondamentale è l’analisi delle componenti principali (PCA, dalle iniziali inglesi Principal
Component Analysis), che permette di ridurre la dimensionalità dei dati pur mantenendo la maggior parte della varianza. La PCA è particolarmente utile quando si lavora con dataset di grandi dimensioni, poiché consente una visualizzazione più semplice e una gestione più efficiente delle informazioni (Pearson, 1901).

Le reti neurali auto-organizzate, come le Self-Organizing Maps (SOM) di Kohonen, rappresentano un’altra tecnica potente di apprendimento non supervisionato. Queste reti riescono a mappare dati multidimensionali in uno spazio bidimensionale, evidenziando similitudini e differenze attraverso la vicinanza spaziale dei punti sulla mappa (Kohonen, 1982). Questo metodo è particolarmente efficace per la visualizzazione di dati complessi e la scoperta di strutture nascoste.

In contrapposizione all’apprendimento supervisionato, dove gli algoritmi sono “guidati” con etichette di output predefinite, l’apprendimento non supervisionato si avvale di tecniche esplorative e inferenziali. Questa modalità di apprendimento è essenziale in scenari in cui la definizione di etichette risulta impraticabile o inefficiente. Ad esempio, nella classificazione delle galassie osservate da telescopi moderni, le tecniche di clustering possono aiutare a identificare nuove categorìe e fenomeni inconsueti senza la necessità di dati pre-etichettati
(Hemmati et al., 2019).

In conclusione, l’apprendimento non supervisionato rappresenta una frontiera affascinante e versatile della scienza dei dati, capace di rispondere a molteplici esigenze nella comprensione e analisi di grandi e
complessi dataset. Le potenzialità offerte da queste tecniche stanno aprendo nuovi orizzonti non solo nel campo della ricerca scientifica, ma anche nelle applicazioni commerciali e tecnologiche, permettendo di scoprire pattern e strutture prima invisibili o non considerati.