- Gli autoencoder sono algoritmi di deep learning non supervisionati utilizzati per creare rappresentazioni compresse di dati complessi.
- Gli autoencoder hanno una rete neurale feedforward con livelli di input e output identici e uno strato centrale di nodi ridotti (collo di bottiglia).
- Gli autoencoder sono utilizzati in vari ambiti, tra cui la riduzione della dimensionalità, il rilevamento di anomalie, la rimozione del rumore (denoising), la compressione dei dati e l’estrazione di feature. Possono anche generare dati sintetici, creando nuove istanze di dati simili agli originali. Queste applicazioni trovano utilizzo in settori come data mining, analisi delle immagini e apprendimento automatico.
Tecnologie
Autoencoder per la compressione dei dati: cosa sono, vantaggi e applicazioni
Usati nell’apprendimento non supervisionato, gli autoencoder sono in grado di apprendere da dati non etichettati e possono essere impiegati in diversi ambiti. La loro architettura li rende validi alleati e, benché possa sembrare banale, affronta e risolve diverse complessità
Pubblicato il 8 nov 2023
