Apprendimento non supervisionato
L'apprendimento non supervisionato è un metodo di apprendimento automatico in cui un modello trova pattern e struttura in dati privi di etichette o risposte corrette predefinite.
Cosa significa Apprendimento non supervisionato
Nell'apprendimento non supervisionato non esiste una chiave di risposta. Al modello vengono dati dati grezzi e gli si chiede di scoprirne da solo la struttura - in genere raggruppando elementi simili o individuando quelli insoliti.
Per esempio, dai a un modello i dati di migliaia di clienti senza etichette, e potrebbe raggrupparli in segmenti naturali basati su comportamenti condivisi. Nessuno ha definito quei gruppi in anticipo - è il modello a trovarli nei dati.
Perché Apprendimento non supervisionato è importante
L'apprendimento non supervisionato è un'idea chiave nel modo in cui l'AI gestisce dati grezzi e non etichettati, che sono la maggior parte dei dati nel mondo reale. Conoscerlo completa la tua comprensione di come impara l'AI.
Domande frequenti
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