Cosa significa "Cambio di contesto"?

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Il cambiamento di contesto si riferisce ai cambiamenti nell'ambiente circostante o nella situazione in cui un modello opera. Quando un modello viene addestrato su un insieme specifico di condizioni, potrebbe non funzionare bene quando quelle condizioni cambiano.

Ad esempio, se un modello impara a riconoscere oggetti in un parco e poi incontra quegli stessi oggetti in un'altra cornice, tipo una spiaggia, potrebbe avere delle difficoltà. Questo succede perché il modello ha imparato ad associare gli oggetti a sfondi o scenari specifici.

Nel learning automatico auto-supervisionato nei video, il cambiamento di contesto può influenzare quanto bene il modello comprende l'azione o gli oggetti mostrati nel video. Se il contesto cambia troppo, il modello potrebbe non riconoscere ciò che dovrebbe. Questo è importante da considerare, perché i modelli devono essere robusti e adattabili a diverse situazioni per essere utili nella vita reale.