L'apprendimento automatico è un campo dell'intelligenza artificiale che ha guadagnato una crescente attenzione negli ultimi anni, grazie alle sue applicazioni pratiche e al potenziale di innovazione. Al suo interno, due delle principali categorie di apprendimento sono l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato. Queste due metodologie offrono approcci distintivi per l'analisi dei dati e la costruzione di modelli predittivi, ciascuna con i propri vantaggi, svantaggi e ambiti di utilizzo.

L'apprendimento supervisionato si basa su un insieme di dati etichettati, dove ogni input è associato a un output specifico. L'obiettivo in questo caso è quello di apprendere una funzione che mappi gli input agli output, permettendo così al modello di fare previsioni su nuovi dati non etichettati. I modelli sono addestrati utilizzando un insieme di dati di addestramento, che contiene sia le caratteristiche delle osservazioni che le loro etichette corrispondenti. Una volta addestrato, il modello può essere utilizzato per predire le etichette di dati sconosciuti.

D'altra parte, l'apprendimento non supervisionato si occupa di analizzare dati che non sono etichettati. In questo caso, l'obiettivo non è predire un output specifico, ma piuttosto scoprire strutture o pattern latenti all'interno dei dati. I modelli di apprendimento non supervisionato cercano di raggruppare i dati in base a somiglianze, identificando così gruppi o cluster senza la necessità di etichette predefinite. Questa metodologia è particolarmente utile per l'analisi esplorativa dei dati e per la riduzione della dimensionalità.

Un esempio classico di apprendimento supervisionato è quello delle cartelle cliniche elettroniche nel campo medico. Supponiamo di avere un dataset di pazienti con informazioni relative a età, sintomi, e diagnosi. Attraverso un algoritmo di apprendimento supervisionato, come la regressione logistica o le macchine a vettori di supporto (SVM), un modello può essere addestrato utilizzando questi dati per prevedere la diagnosi di nuovi pazienti sulla base delle loro caratteristiche. In questo caso, le etichette sono le diagnosi già note, e il modello apprende a fare previsioni in base ai dati disponibili.

Al contrario, un esempio di apprendimento non supervisionato può essere trovato nell’analisi dei dati di mercato. Un’azienda potrebbe raccogliere dati sui comportamenti di acquisto dei clienti senza etichettarli in alcun modo. Utilizzando tecniche di clustering come K-means o l'analisi gerarchica, l'azienda può scoprire gruppi di clienti con comportamenti simili. Queste informazioni possono guidare le strategie di marketing e le campagne pubblicitarie, consentendo all'azienda di personalizzare le offerte in base ai cluster identificati.

Le formule matematiche giocano un ruolo cruciale in entrambi gli approcci. Nell'apprendimento supervisionato, una delle funzioni più comuni utilizzate per la classificazione è la funzione di costo, come la funzione di perdita logaritmica per la regressione logistica. Questa funzione misura quanto le previsioni del modello differiscono dai valori reali e viene minimizzata durante il processo di addestramento:

L(θ) = -1/m * Σ [y(i) log(hθ(x(i))) + (1 - y(i)) log(1 - hθ(x(i)))]

dove:
- L(θ) è la funzione di costo,
- m è il numero di campioni,
- y(i) è l'etichetta reale,
- hθ(x(i)) è l'output del modello.

Nell'apprendimento non supervisionato, una formula comunemente utilizzata è quella della distanza euclidea, che serve a misurare la somiglianza tra punti in uno spazio multidimensionale. La distanza euclidea tra due punti A e B è data da:

d(A, B) = √Σ (Ai - Bi)²

dove Ai e Bi sono le coordinate dei punti A e B. Questa misura è fondamentale per algoritmi come K-means, dove i punti sono raggruppati in base alla loro vicinanza.

Il campo dell'apprendimento automatico ha visto contributi significativi da parte di ricercatori e scienziati di diverse discipline. Alcuni dei pionieri dell'apprendimento supervisionato includono figure come Vladimir Vapnik, che ha sviluppato le macchine a vettori di supporto, e Geoffrey Hinton, noto per il suo lavoro sulle reti neurali e l'apprendimento profondo. Le reti neurali, in particolare, hanno rivoluzionato l'apprendimento supervisionato, consentendo modelli molto complessi e capaci di apprendere da enormi quantità di dati.

Nell'ambito dell'apprendimento non supervisionato, lavori fondamentali sono stati condotti da ricercatori come J. A. Hartigan e K. A. Wong, che hanno proposto l'algoritmo K-means, e David R. Cox, che ha contribuito a sviluppare tecniche per l'analisi dei cluster. Altri importanti contributi sono venuti da tecniche di riduzione della dimensionalità, come l'Analisi delle Componenti Principali (PCA), sviluppata da Harold Hotelling, che ha fornito strumenti per semplificare l'analisi dei dati ad alta dimensione.

In sintesi, l'apprendimento supervisionato e non supervisionato rappresentano due pilastri fondamentali dell'apprendimento automatico, ciascuno con il proprio insieme di tecniche, applicazioni e sfide. Mentre l'apprendimento supervisionato è maggiormente focalizzato sulla previsione e sulla classificazione, l'apprendimento non supervisionato è orientato alla scoperta di pattern e strutture nei dati. Entrambi gli approcci sono essenziali nel panorama attuale dell'analisi dei dati e della scienza dei dati, e la loro comprensione è cruciale per chiunque desideri entrare nel campo dell'intelligenza artificiale.