Cosa significa "Supervisione"?
Indice
La supervisione nel machine learning si riferisce al processo in cui i modelli imparano da esempi che includono sia i dati di input che l'output corretto. Questo aiuta il modello a capire cosa dovrebbe puntare quando fa previsioni.
Tipi di Supervisione
Supervisione Forte
La supervisione forte prevede di fornire un sacco di dati etichettati dove ogni esempio mostra chiaramente il risultato atteso. Questo metodo può portare a un'alta precisione, ma raccogliere e etichettare questi dati può essere lungo e costoso.
Supervisione Debole
La supervisione debole utilizza meno dati etichettati o dati che non sono etichettati perfettamente. Questo metodo è utile perché richiede meno sforzo per raccogliere i dati, rendendo più facile scalare. Nonostante abbia meno indicazioni chiare, i modelli possono comunque imparare in modo efficace da questi dati.
Auto-Supervisione
L'auto-supervisione consente ai modelli di migliorare senza bisogno di molti dati etichettati. Qui, i modelli possono generare segnali utili dai propri errori, guidando se stessi per diventare migliori. Questo approccio può migliorare la capacità di ragionare e svolgere compiti di un modello.
Applicazioni
La supervisione è importante in molti settori come l'elaborazione del linguaggio, l'estrazione di eventi e la traduzione automatica. Allenando i modelli con supervisione, possiamo aiutarli a prendere decisioni e fare previsioni migliori in scenari reali.