Cosa significa "Metodo di Autoformazione"?

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L'auto-allenamento è una tecnica usata nel machine learning per migliorare le performance dei modelli, specialmente quando non ci sono molte etichette disponibili. In questo metodo, un modello viene inizialmente addestrato su un piccolo numero di dati etichettati. Dopo l'allenamento iniziale, il modello fa previsioni su nuovi dati non etichettati e genera quelli che si chiamano "pseudo-etichettature".

Il modello poi si ri-allena usando sia i dati etichettati originali che i nuovi dati pseudo-etichettati. Questo processo aiuta il modello ad imparare da più esempi, aumentando la sua precisione senza aver bisogno di un grande set di dati etichettati.

L'auto-allenamento è particolarmente utile per lingue o domini dove ottenere dati etichettati è difficile o costoso. Usando in modo efficace un set più piccolo di campioni etichettati, l'auto-allenamento aiuta a migliorare i risultati in compiti come il riconoscimento vocale o la categorizzazione del testo.