Sono disponibili molti esempi pratici di apprendimento non supervisionato. Dal momento che questo metodo di apprendimento consente ai programmi di imparare le regole di un gioco e quindi anche le strategie vincenti, si utilizza, ad esempio, in borsa, e anche con ottimi risultati. In questo contesto, il programma viene alimentato con informazioni sulle quotazioni di borsa sotto forma di dati grezzi e identifica determinate attività di mercato per prevedere le tendenze.
L’intelligenza artificiale e, in particolare, l’apprendimento non supervisionato, sono, tuttavia, utilizzati anche in molti altri settori. Il processo di clustering permette, ad esempio, di formare gruppi di persone, il che è particolarmente utile nel marketing. In questo caso infatti, il target è l’elemento centrale alla base dello sviluppo di una strategia pubblicitaria. Gli algoritmi possono imparare in autonomia a formare un tale gruppo di persone.
Un settore in cui il principio dell’unsupervised learning è già saldamente ancorato è il riconoscimento vocale. Assistenti vocali, come Siri, Alexa o Google Assistant, funzionano, ad esempio, solo grazie al riconoscimento vocale. In questo modo, i programmi imparano il comportamento linguistico del proprietario e possono, con il tempo, comprendere input linguistici sempre più specifici, anche se il proprietario ha un difetto di pronuncia o parla un dialetto.
Molti smartphone sfruttano già l’apprendimento non supervisionato, ad esempio per mettere in ordine le gallerie fotografiche. Grazie all’apprendimento indipendente e senza supervisione, il dispositivo è in grado di riconoscere le stesse persone nelle foto o di rilevare le stesse posizioni nei metadati. In questo modo, le foto possono essere ordinate in base al luogo in cui sono state scattate o in base alle persone fotografate.
L’unsupervised learning si è dimostrato utile anche nelle chat: la maggior parte degli utenti Internet ha già conosciuto i chatbot. Questi regolano, ad esempio, l’interazione sociale nelle conversazioni virtuali. I chatbot sono quindi in grado di riconoscere insulti, diffamazioni, affermazioni razziste e anche discriminazioni e gli utenti interessati vengono rimossi dalla chat o ammoniti. Anche qui entra in gioco l’intelligenza artificiale. Le chat automatiche del servizio clienti e dei negozi online funzionano in modo simile. Che si tratti di una chat o di una conversazione telefonica, i bot imparano in modo indipendente e in parte senza supervisione.