Cosa significa "Perdita auto-supervisionata"?

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La perdita auto-supervisionata è una tecnica usata nel machine learning per fare in modo che i modelli imparino da dati che non hanno etichette. Invece di avere bisogno di qualcuno che tagghi i dati, il modello crea le proprie etichette guardando ai dati e trovando dei pattern.

Questo metodo è utile quando non ci sono abbastanza esempi etichettati disponibili per l'allenamento. Generando le proprie etichette, il modello può comunque migliorare le sue performance e fare previsioni migliori.

La perdita auto-supervisionata incoraggia il modello a confrontare diversi pezzi di dati e imparare da essi. In questo modo, può ottenere informazioni utili anche quando c'è solo una piccola quantità di dati etichettati.

In alcuni casi, può velocizzare il processo di apprendimento, portando a risultati migliori in meno tempo. È particolarmente utile in campi come il riconoscimento visivo, dove capire le immagini senza molte etichette può essere una sfida.