# Intelligenza artificiale/Apprendimento non supervisionato

Intelligenza artificiale
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* DefinizioneIntelligenza artificiale/Definizione
* StoriaIntelligenza artificiale/Storia
* FilosofiaIntelligenza artificiale/Filosofia
** Test di TuringIntelligenza artificiale/Test di Turing
** Stanza cineseIntelligenza artificiale/Stanza cinese
* Rappresentazione della conoscenzaIntelligenza artificiale/Rappresentazione della conoscenza
** Linguaggi formaliIntelligenza artificiale/Linguaggi formali
** Alberi di decisioneIntelligenza artificiale/Alberi di decisione
* Apprendimento automaticoIntelligenza artificiale/Apprendimento automatico
** Apprendimento non supervisionatoIntelligenza artificiale/Apprendimento non supervisionato
*** ClusteringIntelligenza artificiale/Clustering
*** Regole di associazioneIntelligenza artificiale/Regole di associazione
** Apprendimento supervisionatoIntelligenza artificiale/Apprendimento supervisionato
*** Regole di decisioneIntelligenza artificiale/Regole di decisione
*** Sistemi espertiIntelligenza artificiale/Sistemi esperti
** Apprendimento con rinforzoIntelligenza artificiale/Apprendimento con rinforzo
*** AgenteIntelligenza artificiale/Agente
*** Reti neuraliIntelligenza artificiale/Reti neurali
*** Algoritmi geneticiIntelligenza artificiale/Algoritmi genetici
*** ClassificatoriIntelligenza artificiale/Classificatori
* Logica FuzzyIntelligenza artificiale/Fuzzy
* Problema di soddisfacimento di vincoliIntelligenza artificiale/Problema di soddisfacimento di vincoli
* ApplicazioniIntelligenza artificiale/Applicazioni
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Le tecniche di apprendimento non supervisionato mirano ad estrarre, in modo automatico, della conoscenza a partire da basi di dati. Questo avviene senza una specifica conoscenza dei contenuti da analizzare. Un esempio tipico di questi algoritmi lo si ha nei motori di ricerca. Questi programmi, data una o più 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 è legata alla utilità delle informazioni che riescono ad estrarre dalla base di dati, nell'esempio sopracitato è 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 ordinamento 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 è 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