Lezione dal corso Intelligenza Artificiale applicata al Marketing
Gli algoritmi di machine learning si possono dividere in due grandi classi gli algoritmi cosiddetti supervisionati e quelli non supervisionati.
Qual è la maggiore differenza? Abbiamo detto che gli algoritmi di machine learning imparano dai dati e sta proprio nella struttura dei dati da cui questi algoritmi imparano, che è la differenza tra algoritmo supervisionato e non supervisionato.
Pensiamo al problema della spam di della posta in spam di prima.
Potrei fare un algoritmo di machine learning che mi riconosce se una mail spam o no, come lo addestro questo algoritmo algoritmo.
Devo passargli dei dati dei dati che siano che contengono delle ball.
Gli passo un tre, quello che in gergo si chiama un training sette un set di dati di allenamento in cui avro' un input l'email e l'output corretto ad ogni mail associata la double spam mail buona spam, mail buona l'algoritmo imparerà da questo set di dati per il training, imparerà a capire se una mail è da considerarsi spam o da considerarsi invece una mail buona.
E una volta che l'algoritmo sarà allenato, basterà passargli a questo punto solo l'input, cioè testi di nuove e-mail.
Perché basandosi su ciò che ha imparato dal test da dal sette di dati di training riesca a classificare in maniera corretta le mail nella posta in arrivo o nella cartella spam.
Ma a differenza degli algoritmi supervisionati negli angoli del machine learning, non super supervisionato, l'algoritmo impara da solo senza che nessuno gli dica in prima battuta se l'output che lui sta producendo è corretto o no, senza che i dati che gli vengono forniti per imparare siano in qualche modo contengono in qualche modo dei tag o delle ball.
Quindi nell'apprendimento non supervisionato, darò in pasto all'algoritmo solo i dati di input senza dati di output l'algoritmo sarà comunque in grado di produrre armi un output e nella slide di esempio l'algoritmo cosa fa? Prende come input un database in cui, per esempio, posso avere caratteristiche diverse di individui caratteristiche demografiche di reddito di lo so altezza, peso, eccetera.
E basandosi su l'osservazione, diciamo delle caratteristiche di queste persone, riesce a classificarle in gruppi per lui omogenei.
Quindi la differenza tra il marker learning supervisionato e non supervisionato, è che nel caso del di un algoritmo supervisionato e l'algoritmo è capace di imparare dai dati, é capace di imparare da un set di dati che si chiama appunto training set.
Quindi un set di allenamento in cui faccio vedere all'algoritmo sia l'input e l'output
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