Apprendimento supervisionato e non supervisionato: qual è la differenza?

L'apprendimento supervisionato e non supervisionato sono i due approcci principali per l'intelligenza artificiale e il machine learning. Il modo più semplice per distinguere l'apprendimento supervisionato da quello non supervisionato è sapere come vengono addestrati i modelli e quali tipi di dati di addestramento vengono utilizzati dagli algoritmi.

Tuttavia, esistono altre differenze tra l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato, che rendono alcune tecniche più adatte ad aiutare le organizzazioni a raggiungere i loro obiettivi specifici e aziendali.

Qui tratteremo le principali differenze tra il machine learning supervisionato e quello non supervisionato per aiutarti a capire quale approccio è più adatto alle tue esigenze.

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Differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato

La principale differenza tra machine learning supervisionato e non supervisionato risiede nel tipo di dati utilizzato. Al contrario dell'apprendimento non supervisionato, quello supervisionato utilizza dati di addestramento etichettati.

Più semplicemente, i modelli di apprendimento supervisionato hanno una comprensione di base di quali dovrebbero essere i valori di output corretti.

Con l'apprendimento supervisionato, un algoritmo utilizza un set di dati campione per addestrarsi a effettuare previsioni, regolandosi in modo iterativo per ridurre al minimo l'errore. Questi set di dati sono etichettati per contesto, fornendo i valori di output desiderati per consentire a un modello di fornire una risposta "corretta".

Al contrario, gli algoritmi dell'apprendimento non supervisionato lavorano in modo indipendente per apprendere la struttura intrinseca dei dati, senza alcuna guida o istruzione specifica. Devi semplicemente fornire dati di input non etichettati e lasciare che l'algoritmo identifichi eventuali pattern presenti in modo naturale nel set di dati.

Sebbene il tipo di dati sia il modo più semplice per distinguere questi due approcci, ognuno ha i propri obiettivi e applicazioni che li distinguono l'uno dall'altro.

I modelli di apprendimento supervisionato si concentrano maggiormente sull'apprendere le relazioni tra i dati di input e di output. Ad esempio, si potrebbe utilizzare un modello supervisionato per prevedere gli orari dei voli in base a parametri specifici come le condizioni meteo, il traffico aeroportuale, gli orari di punta dei voli e altro ancora.

Invece, l'apprendimento non supervisionato è più utile per scoprire nuovi pattern e relazioni nei dati non elaborati e non etichettati. I modelli di apprendimento non supervisionato, ad esempio, potrebbero essere utilizzati per identificare gruppi di acquirenti che acquistano insieme prodotti correlati, per suggerire altri articoli da consigliare a clienti simili.

Di conseguenza, sia il machine learning supervisionato che quello non supervisionato vengono utilizzati per risolvere diversi tipi di problemi. Il machine learning supervisionato è adatto per attività di classificazione e regressione, come le previsioni meteo, le modifiche ai prezzi, l'analisi del sentiment e il rilevamento dello spam. Mentre l'apprendimento non supervisionato è più comunemente utilizzato per attività di clustering e di analisi esplorativa dei dati, come il rilevamento di anomalie, la visualizzazione dei big data o la segmentazione dei clienti.

Come scegliere tra apprendimento supervisionato e non supervisionato

Ora che conosci le differenze tra l'apprendimento supervisionato e quello non supervisionato, qual è l'approccio più adatto a te?

La scelta dell'approccio giusto dipende dai tuoi requisiti e obiettivi complessivi, dai casi d'uso che vuoi risolvere e dall'approccio complessivo del tuo team all'analisi, all'elaborazione e alla gestione dei dati.

In genere, dovrai prendere in considerazione i seguenti aspetti per decidere quale opzione funziona meglio per la tua organizzazione.

I tuoi dati sono etichettati o non etichettati? L'apprendimento supervisionato richiede set di dati etichettati. Dovrai valutare se la tua organizzazione ha il tempo, le risorse e le competenze per convalidare ed etichettare i dati.

Quali sono i tuoi obiettivi? È importante considerare il tipo di problema che vuoi risolvere e se stai cercando di creare un modello di previsione o di scoprire nuovi insight o pattern nascosti nei dati.

Di quali tipi di algoritmi hai bisogno? Quando decidi l'approccio più adatto alla tua organizzazione, è importante anche valutare se ci sono algoritmi in grado di supportare il volume di dati e di corrispondere alle dimensioni richieste, come il numero di funzionalità e attributi.

La scelta tra apprendimento supervisionato e non supervisionato dipende dal problema specifico che vuoi risolvere, dai dati a tua disposizione e dal fatto che tu disponga o meno degli strumenti e dell'esperienza per creare e gestire i modelli.

Che cos'è l'apprendimento semi-supervisionato?

Non sai se una di queste opzioni fa al caso tuo? Puoi anche prendere in considerazione un terzo approccio: l'apprendimento semi-supervisionato.

L'apprendimento semi-supervisionato combina aspetti dell'apprendimento supervisionato e di quello non supervisionato. Le tecniche di machine learning che rientrano in questa categoria utilizzano dati etichettati e non etichettati per addestrare un modello predittivo.

L'apprendimento semi-supervisionato utilizza una piccola quantità di dati etichettati per addestrare un modello iniziale, che può essere usato per prevedere le etichette su una quantità maggiore di dati non etichettati. Il modello viene quindi applicato in modo iterativo sia ai dati etichettati in origine sia ai dati con etichette previste (pseudo-etichette). In seguito, aggiungerai le previsioni più accurate al set di dati etichettato e ripeterai il processo di nuovo per continuare a migliorare le prestazioni del modello.