Definizione di apprendimento semi-supervisionato
L’apprendimento semi-supervisionato è una tecnica di apprendimento automatico che sfrutta sia dati etichettati che non etichettati per migliorare la precisione dei modelli di apprendimento. In altre parole, l’apprendimento semi-supervisionato combina l’uso di dati etichettati, che sono dati che sono stati classificati o etichettati in modo da indicare la loro appartenenza a una determinata categoria, con dati non etichettati, che non hanno ancora ricevuto una classificazione o un’etichetta.
L’apprendimento semi-supervisionato è particolarmente utile quando ci sono pochi dati etichettati disponibili, ma molte informazioni non etichettate. In questo caso, l’apprendimento semi-supervisionato può essere utilizzato per utilizzare al meglio i dati disponibili e migliorare la precisione del modello di apprendimento.
Ci sono diversi modi in cui l’apprendimento semi-supervisionato può essere utilizzato. Uno dei metodi più comuni è l’etichettatura attiva, in cui il modello di apprendimento seleziona i dati non etichettati più informativi e richiede all’utente di etichettarli manualmente. Questo processo viene ripetuto fino a quando il modello di apprendimento ha abbastanza dati etichettati per migliorare la sua precisione.
Un altro metodo comune è l’apprendimento di trasferimento, in cui un modello di apprendimento viene addestrato su un insieme di dati etichettati in una determinata area e poi utilizzato per classificare i dati non etichettati in un’altra area. Questo metodo è particolarmente utile quando si lavora con dati di natura simile, ma provenienti da fonti diverse.
L’apprendimento semi-supervisionato può essere utilizzato in molti settori diversi, tra cui la classificazione di testo, la rilevazione di spam, la classificazione di immagini e la rilevazione di anomalie. Ad esempio, l’apprendimento semi-supervisionato può essere utilizzato per identificare e classificare i messaggi di posta elettronica come spam o non spam, utilizzando sia dati etichettati (ad esempio, messaggi di posta elettronica già classificati come spam o non spam) che dati non etichettati (ad esempio, nuovi messaggi di posta elettronica che non sono ancora stati classificati).
L’apprendimento semi-supervisionato ha anche alcune limitazioni. Ad esempio, se i dati non etichettati non sono rappresentativi del set di dati generale, il modello di apprendimento potrebbe non essere in grado di generalizzare bene. Inoltre, se i dati etichettati sono di bassa qualità o non rappresentativi del set di dati generale, il modello di apprendimento potrebbe non essere in grado di migliorare la sua precisione.
In generale, l’apprendimento semi-supervisionato è una tecnica di apprendimento automatico potente e flessibile che può essere utilizzata per migliorare la precisione dei modelli di apprendimento quando ci sono pochi dati etichettati disponibili. Tuttavia, è importante utilizzare questa tecnica con cautela e assicurarsi che i dati etichettati e non etichettati siano rappresentativi del set di dati generale per ottenere i migliori risultati.