L’apprendimento semi-supervisionato combina una piccola quantità di dati etichettati con un ampio insieme di dati non etichettati, riducendo i costi di etichettatura e migliorando le prestazioni del modello.
L’apprendimento semi-supervisionato (SSL) è una tecnica di machine learning che si colloca tra l’apprendimento supervisionato e quello non supervisionato. Sfrutta sia dati etichettati che non etichettati per addestrare i modelli, risultando particolarmente utile quando si dispone di grandi quantità di dati non etichettati, ma etichettare tutti i dati è impraticabile o costoso. Questo approccio combina i punti di forza dell’apprendimento supervisionato—che si basa su dati etichettati per l’addestramento—e dell’apprendimento non supervisionato—che utilizza dati non etichettati per rilevare pattern o raggruppamenti.
L’apprendimento semi-supervisionato è un approccio di machine learning che prevede l’utilizzo di una piccola quantità di dati etichettati e un insieme più ampio di dati non etichettati per addestrare i modelli. Questo metodo è particolarmente utile quando ottenere un set di dati completamente etichettato è costoso o richiede molto tempo. Di seguito alcuni importanti articoli di ricerca che affrontano vari aspetti e applicazioni dell’apprendimento semi-supervisionato:
| Titolo | Autori | Descrizione | Link |
|---|---|---|---|
| Minimax Deviation Strategies for Machine Learning | Michail Schlesinger, Evgeniy Vodolazskiy | Discute le sfide con piccoli campioni di apprendimento, critica i metodi esistenti e introduce l’apprendimento a deviazione minimax per strategie robuste di apprendimento semi-supervisionato. | Leggi di più su questo articolo |
| Some Insights into Lifelong Reinforcement Learning Systems | Changjian Li | Fornisce spunti sui sistemi di apprendimento per rinforzo continuo, suggerendo nuovi approcci per integrare tecniche di apprendimento semi-supervisionato. | Esplora i dettagli di questo studio |
| Dex: Incremental Learning for Complex Environments in Deep Reinforcement Learning | Nick Erickson, Qi Zhao | Presenta Dex toolkit per l’apprendimento continuo, utilizzando apprendimento incrementale e semi-supervisionato per maggiore efficienza in ambienti complessi. | Scopri di più su questo metodo |
| Augmented Q Imitation Learning (AQIL) | Xiao Lei Zhang, Anish Agarwal | Esplora un approccio ibrido tra apprendimento per imitazione e apprendimento per rinforzo, incorporando principi di apprendimento semi-supervisionato per una convergenza più rapida. | Scopri di più su AQIL |
| A Learning Algorithm for Relational Logistic Regression: Preliminary Results | Bahare Fatemi, Seyed Mehran Kazemi, David Poole | Introduce l’apprendimento per la regressione logistica relazionale, mostrando come l’apprendimento semi-supervisionato migliori le prestazioni con caratteristiche nascoste in dati multi-relazionali. | Leggi l’articolo completo qui |
L'apprendimento semi-supervisionato è un approccio di machine learning che utilizza una piccola quantità di dati etichettati e una grande quantità di dati non etichettati per addestrare i modelli. Combina i vantaggi dell'apprendimento supervisionato e di quello non supervisionato per migliorare le prestazioni riducendo la necessità di grandi set di dati etichettati.
L'apprendimento semi-supervisionato viene utilizzato in applicazioni come il riconoscimento di immagini e voce, il rilevamento di frodi e la classificazione di testi, dove etichettare ogni dato è costoso o impraticabile.
I principali vantaggi includono la riduzione dei costi di etichettatura, il miglioramento dell'accuratezza del modello grazie all'utilizzo di più dati e l'adattabilità a nuovi dati con una minima etichettatura aggiuntiva.
Le tecniche comuni includono l'auto-addestramento, il co-addestramento e i metodi basati su grafi, che sfruttano sia dati etichettati che non etichettati per migliorare l'apprendimento.
Chatbot intelligenti e strumenti di IA sotto lo stesso tetto. Collega blocchi intuitivi per trasformare le tue idee in Flussi automatizzati.
L'apprendimento supervisionato è un approccio fondamentale nel machine learning e nell'intelligenza artificiale in cui gli algoritmi imparano da set di dati eti...
L'apprendimento non supervisionato è una tecnica di machine learning che addestra algoritmi su dati non etichettati per scoprire schemi, strutture e relazioni n...
L'apprendimento non supervisionato è un ramo del machine learning focalizzato sulla scoperta di pattern, strutture e relazioni in dati non etichettati, abilitan...
