Apprendimento non supervisionato
Modulo 2: Come impara · Lezione 3: I tipi di apprendimento automatico
Come funziona: si danno al modello esempi senza etichette. Il modello trova da solo strutture e raggruppamenti.
Esempio:
- 100.000 testi di recensioni, senza sapere se sono positive o negative.
- Il modello nota che alcuni testi si somigliano tra loro.
- Crea gruppi: forse 'recensioni entusiaste', 'recensioni critiche', 'recensioni neutre'.
Applicazioni:
- Segmentazione clienti.
- Rilevamento frodi (transazioni 'strane').
- Riduzione di dimensionalità (sintesi di dati complessi).
- Scoperta di pattern nascosti.
Limite: i gruppi trovati potrebbero non avere un significato chiaro per noi.
Il tuo compito
Fai un esempio di problema adatto all'apprendimento non supervisionato.
Suggerimento: Pensa a un insieme di dati dove non sai in anticipo le categorie.
Mostra la soluzione
Esempio: raggruppare clienti di un negozio in base ai loro acquisti, senza sapere in anticipo quali categorie esistono. Il modello trova i gruppi da solo.