Cosa significa "Modulo di Apprendimento Contrastivo"?

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Il contrastive learning è un metodo usato nel deep learning che aiuta un computer a capire la differenza tra oggetti simili e diversi. Funziona confrontando coppie di punti dati, come immagini, per vedere quali sono simili e quali no.

In parole semplici, questo modulo allena il computer a riconoscere le caratteristiche che rendono le cose uniche o simili mostrandogli esempi. Ad esempio, se il computer vede una foto di un gatto e di un cane, impara a individuare le caratteristiche che definiscono ciascun animale.

Questo processo è utile perché migliora la capacità del computer di capire e classificare meglio nuove immagini, anche quando alcuni dati potrebbero non avere etichette chiare. In questo modo, l'apprendimento è più efficiente, permettendo al computer di fare previsioni migliori su ciò che vede.