Apprendimento semi-supervisionato
term_id: semi_supervised_learning
Category: training_techniques
Definition
L’apprendimento semi-supervisionato è un paradigma di addestramento ibrido che utilizza una piccola quantità di dati etichettati insieme a un grande volume di dati non etichettati. L’ipotesi fondamentale è che la struttura dei dati non etichettati aiuti il modello a imparare pattern più robusti.
Summary
Un approccio di apprendimento automatico che sfrutta sia dati etichettati che non etichettati per migliorare l’accuratezza e la generalizzazione del modello.
Key Concepts
- Dati etichettati
- Dati non etichettati
- Auto-addestramento
- Ipotesi della varietà (Manifold assumption)
Use Cases
- Classificazione di immagini con annotazioni limitate
- Analisi del sentiment testuale con etichette scarse
- Predizione di diagnosi mediche con dati esperti scarsi