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Il Feature Learning o Representation Learning rappresenta un ponte tra le tecniche tradizionali di machine learning e il deep learning. L'idea è quella di utilizzare tecniche di apprendimento non supervisionato per ridurre la dimensionalità del problema, conservando il più possibile l'informazione, e successivamente impiegare questi dati trasformati per la classificazione supervisionata.
Le prestazioni di un algoritmo di machine learning dipendono fortemente dalla rappresentazione dei dati in ingresso. Gran parte degli sforzi è dedicata alla progettazione di trasformazioni che convertano i dati grezzi in un formato ottimale per la classificazione.
Tra le tecniche di apprendimento non supervisionato utili per la rappresentazione troviamo:
Queste tecniche mirano a ridurre la dimensionalità preservando l'informazione più rilevante, ovvero quella che meglio descrive i campioni di addestramento.