{"id":1146,"date":"2023-07-27T12:29:06","date_gmt":"2023-07-27T12:29:06","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/apprendimento-supervisionato-vs-non-supervisionato\/"},"modified":"2023-07-27T12:29:06","modified_gmt":"2023-07-27T12:29:06","slug":"apprendimento-supervisionato-vs-non-supervisionato","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/apprendimento-supervisionato-vs-non-supervisionato\/","title":{"rendered":"Una rapida introduzione all\u2019apprendimento supervisionato e non supervisionato"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Il campo dell\u2019apprendimento automatico contiene un\u2019enorme serie di algoritmi che possono essere utilizzati per comprendere i dati. Questi algoritmi possono essere classificati in una delle due categorie seguenti:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Algoritmi di apprendimento supervisionato:<\/strong> implicano la costruzione di un modello per stimare o prevedere un risultato basato su uno o pi\u00f9 input.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Algoritmi di apprendimento non supervisionato:<\/strong> implicano la ricerca di strutture e relazioni dagli input. Non esiste un output di \u201csupervisione\u201d.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega la differenza tra questi due tipi di algoritmi insieme a diversi esempi di ciascuno.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Algoritmi di apprendimento supervisionato<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un <strong>algoritmo di apprendimento<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">supervisionato<\/a> pu\u00f2 <sub>essere<\/sub> <sub>utilizzato<\/sub> quando abbiamo una o pi\u00f9 variabili esplicative <sub>(<\/sub> <sub>X1<\/sub> , la variabile di risposta:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Y = <em>f<\/em> (X) + \u03b5<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">dove <em>f<\/em> rappresenta l&#8217;informazione sistematica che X fornisce su Y e dove \u03b5 \u00e8 un termine di errore casuale indipendente da X con media pari a zero.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11491 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/supervise1.png\" alt=\"Algoritmi di apprendimento supervisionato\" width=\"469\" height=\"335\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Esistono due tipi principali di algoritmi di apprendimento supervisionato:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Regressione:<\/strong> la variabile di output \u00e8 continua (es. peso, altezza, tempo, ecc.)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Classificazione:<\/strong> la variabile di output \u00e8 categoriale (ad esempio maschio o femmina, successo o fallimento, benigna o maligna, ecc.)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci sono due ragioni principali per cui utilizziamo algoritmi di apprendimento supervisionato:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Previsione:<\/strong> spesso utilizziamo una serie di variabili esplicative per prevedere il valore di una variabile di risposta (ad esempio, utilizzando <em>la metratura<\/em> e <em>il numero di camere da letto<\/em> per prevedere <em>il prezzo di una casa<\/em> ).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Inferenza:<\/strong> potremmo essere interessati a capire come viene influenzata una variabile di risposta quando cambia il valore delle variabili esplicative (ad esempio, quanto aumenta il prezzo degli immobili, in media, quando il numero di stanze aumenta di uno?)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A seconda che il nostro obiettivo sia l&#8217;inferenza o la previsione (o una combinazione di entrambi), possiamo utilizzare diversi metodi per stimare la funzione <em>f<\/em> . Ad esempio, i modelli lineari offrono un\u2019interpretazione pi\u00f9 semplice, ma i modelli non lineari difficili da interpretare possono offrire previsioni pi\u00f9 accurate.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco un elenco degli algoritmi di apprendimento supervisionato pi\u00f9 comunemente utilizzati:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Regressione lineare<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Regressione logistica<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Analisi discriminante lineare<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Analisi discriminante quadratica<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Alberi decisionali<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;ingenuo Bayes<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Supporta macchine vettoriali<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Reti neurali<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Algoritmi di apprendimento non supervisionato<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un <strong>algoritmo di apprendimento non supervisionato<\/strong> pu\u00f2 essere utilizzato quando <sub>abbiamo<\/sub> un elenco <sub>di<\/sub> variabili <sub>(<\/sub> X <sub>1<\/sub> , data.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11493 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/supervise2.png\" alt=\"Algoritmi di apprendimento non supervisionato nell'apprendimento automatico\" width=\"278\" height=\"294\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Esistono due tipi principali di algoritmi di apprendimento non supervisionato:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Clustering:<\/strong> utilizzando questi tipi di algoritmi, proviamo a trovare &#8220;cluster&#8221; di <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/osservazione-in-statistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">osservazioni<\/a> in un set di dati simili tra loro. Questo viene spesso utilizzato nella vendita al dettaglio quando un&#8217;azienda desidera identificare gruppi di clienti con abitudini di acquisto simili in modo che possano creare strategie di marketing specifiche rivolte a determinati gruppi di clienti.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Associazione:<\/strong> utilizzando questi tipi di algoritmi, cerchiamo di trovare \u201cregole\u201d che possano essere utilizzate per stabilire associazioni. Ad esempio, i rivenditori possono sviluppare un algoritmo di associazione che indica che \u201cse un cliente acquista il prodotto X, \u00e8 molto probabile che acquisti anche il prodotto Y\u201d.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco un elenco degli algoritmi di apprendimento non supervisionato pi\u00f9 comunemente utilizzati:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Analisi del componente principale<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">K-significa clustering<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Raggruppamento di K-medoidi<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Classificazione gerarchica<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Algoritmo a priori<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Riepilogo: apprendimento supervisionato o non supervisionato<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La tabella seguente riassume le differenze tra algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11495 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/supervise3.png\" alt=\"Apprendimento supervisionato o non supervisionato\" width=\"667\" height=\"273\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E il diagramma seguente riassume i tipi di algoritmi di machine learning:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11503 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/supervise4.png\" alt=\"Algoritmi di machine learning supervisionati o non supervisionati\" width=\"661\" height=\"252\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il campo dell\u2019apprendimento automatico contiene un\u2019enorme serie di algoritmi che possono essere utilizzati per comprendere i dati. Questi algoritmi possono essere classificati in una delle due categorie seguenti: 1. Algoritmi di apprendimento supervisionato: implicano la costruzione di un modello per stimare o prevedere un risultato basato su uno o pi\u00f9 input. 2. 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