O que significa "Método de Auto-Treino"?

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Auto-treinamento é uma técnica usada em aprendizado de máquina pra melhorar a performance dos modelos, especialmente quando não tem muita dado rotulado disponível. Nesse método, um modelo é inicialmente treinado com uma quantidade pequena de dados rotulados. Depois do treinamento inicial, o modelo faz previsões em novos dados não rotulados e gera o que chamamos de "pseudo-rótulos".

O modelo então se retreina usando tanto os dados rotulados originais quanto os novos dados com pseudo-rótulos. Esse processo ajuda o modelo a aprender a partir de mais exemplos, aumentando a precisão sem precisar de um monte de dados rotulados.

Auto-treinamento é especialmente útil para línguas ou áreas onde conseguir dados rotulados é difícil ou caro. Usando um conjunto menor de amostras rotuladas de forma eficaz, o auto-treinamento ajuda a melhorar os resultados em tarefas como reconhecimento de fala ou categorização de texto.