Cosa significa "Rete di riferimento"?
Indice
Una rete di riferimento è un tipo di modello usato nel machine learning per aiutare i sistemi ad apprendere meglio dagli esempi che vedono nel mondo. Invece di concentrarsi solo sui dati etichettati, che hanno risposte chiare, una rete di riferimento guarda ai dati non etichettati, che non hanno quelle risposte chiare.
Come Funziona
Conoscenza Generale: La rete di riferimento raccoglie informazioni da una vasta gamma di esempi non etichettati. Queste informazioni non sono legate a nessun compito specifico e aiutano a costruire una comprensione ampia di diverse situazioni.
Apprendimento dei Compiti: Accanto alla rete di riferimento, c'è una rete di apprendimento. Questa parte si concentra sull'apprendere dai dati etichettati per capire compiti specifici.
Vantaggi
- Apprendimento Migliore: Usando sia dati etichettati che non etichettati, il sistema può apprendere in modo più efficace e adattarsi a nuove situazioni.
- Efficienza delle Risorse: Poiché la rete di riferimento può gestire dati non etichettati, sfrutta bene le informazioni disponibili che altrimenti andrebbero sprecate.
In generale, una rete di riferimento aiuta a migliorare il modo in cui le macchine apprendono, utilizzando tutti i tipi di dati che hanno intorno, rendendole più intelligenti e capaci di affrontare sfide del mondo reale.