Gli autocodificatori sono un tipo di rete neurale artificiale utilizzata per apprendere rappresentazioni efficienti dei dati, o "codifiche", di determinati input. Gli autocodificatori sono una tecnica di apprendimento non supervisionato in cui la rete viene addestrata sia a codificare che a decodificare una rappresentazione dei dati di input. L'output dell'autocodificatore sarà simile all'input, ma le rappresentazioni dei dati codificati sono spesso più adatte dei dati originali per un compito particolare. Gli autocodificatori possono essere utilizzati per la rimozione del rumore dei dati, la riduzione della dimensionalità e l'estrazione delle funzionalità.
Gli autoencoder sono costituiti da due parti: l'encoder e il decoder. La parte codificatrice dell'autocodificatore trasforma i dati di input in un insieme di funzionalità attraverso una serie di livelli nascosti, noti anche come rappresentazione compressa. Il decodificatore ricostruisce quindi i dati di input dalla rappresentazione codificata. Lo scopo dell'autocodificatore è apprendere la rappresentazione più efficiente dei dati di input, in modo che quando i dati autocodificati vengano ritrasmessi attraverso il decodificatore, il risultato sia il più simile possibile all'input originale.
I codificatori automatici hanno molte applicazioni, dalla classificazione delle immagini al riepilogo del testo. Nelle attività di classificazione delle immagini, gli autocodificatori vengono utilizzati per ridurre la dimensionalità dei dati di input, per identificare caratteristiche importanti e per ridurre la quantità di rumore presente nei dati. Per il riepilogo del testo, i codificatori automatici vengono utilizzati per generare un riepilogo condensato di un testo. Altre applicazioni degli autoencoder includono il rilevamento di anomalie, il clustering di dati e la generazione di dati.
I codificatori automatici sono uno strumento utile per coloro che desiderano ottenere informazioni dettagliate sui propri dati. Apprendendo la rappresentazione più efficiente dei dati, possono essere utilizzati per identificare le caratteristiche chiave, ridurre la dimensionalità ed eliminare il rumore dai dati.
