Dati senza etichetta: comprenderne il significato e le sfide nell'apprendimento automatico

Senza etichetta si riferisce a qualcosa a cui non è associata un'etichetta o un nome. Nel contesto dell'apprendimento automatico, i dati senza etichetta sono dati che non sono stati classificati o contrassegnati con una categoria o classe specifica. Questo tipo di dati è noto anche come dati "non supervisionati", perché non hanno alcuna supervisione o guida da parte di un operatore umano.

Al contrario, i dati etichettati sono dati che sono stati classificati o contrassegnati manualmente con una categoria o classe specifica. Questo tipo di dati viene utilizzato per addestrare modelli di machine learning ed è essenziale per l'apprendimento supervisionato.

Esempi di dati senza etichetta includono:

1. Immagini senza testo o etichette.
2. Registrazioni audio senza trascrizioni o tag.
3. Letture del sensore da un dispositivo senza alcun contesto o interpretazione.
4. Post sui social media senza alcuna categorizzazione o tag.

È difficile lavorare con dati senza etichetta, perché non esistono indicazioni chiare su come analizzarli o interpretarli. Tuttavia, i recenti progressi nell’apprendimento automatico hanno reso possibile estrarre informazioni e significato da dati non etichettati utilizzando tecniche come il clustering, il rilevamento di anomalie e la riduzione della dimensionalità.