Apprendimento non supervisionato (Algoritmi)

Le tecniche di Apprendimento non supervisionato mirano ad estrarre in modo automatico da delle basi di dati della conoscenza. Questa conoscenza viene estratta senza una specifica conoscenza dei contenuti che si dovranno analizzare.

Un esempio tipico di questi algoritmi lo si ha nei motori di ricerca. Questi programmi, data una o pi� parole chiave, sono in grado di creare una lista di link rimandanti alle pagine che l'algoritmo di ricerca ritiene attinenti alla ricerca effettuata. La validità di questi algoritmi � legata alla utilità delle informazioni che riescono ad estrarre dalla base di dati, nell'esempio sopracitato � legata all'attinenza dei link con l'argomento cercato.

Questi algoritmi lavorano confrontando i dati e ricercando similarità o differenze. Sono molto efficienti con elementi di tipo numerico, dato che possono utilizzare tutte le tecniche derivate dalla statistica, ma sono molto meno efficienti con dati non numerici. Se i dati sono dotati di un ordinamento intrinseco gli algoritmi riescono comunque ad estrarre informazioni, ma se i dati in ingresso non sono dotati di un qualche tipo di ordinameto spesso gli algoritmi falliscono.

Se i dati non sono dotati di ordinamento cercare di ordinarli imponendo una graduatoria arbitraria non risolve il problema. Questo si può facilmente capire con un esempio. Supponiamo di disporre di un database con l'elenco dei colori utilizzati da uno stilista. Si potrebbe cercare di associare ad ogni colore uno specifico numero e su quello fare delle analisi di tipo statistico. Ma dato che l'associazione tra colore e numero � arbitraria si possono pensare ad infinite associazioni che darebbero infiniti risultati diversi.

Questi algoritmi in conclusione lavorano correttamente in presenza di dati contenenti un ordinamento o un raggruppamento netto e chiaramente identificabile.

Principali algoritmi:

Clustering
Regole di Associazione