Apprendimento auto-supervisionato

Le basi dell’auto apprendimento

L’apprendimento auto-supervisionato è una tecnica di apprendimento automatico in cui un modello impara da solo, senza la necessità di etichette esplicite fornite da un supervisore umano. Invece di affidarsi a dataset etichettati, il modello sfrutta la struttura intrinseca dei dati per generare autonomamente le proprie etichette e imparare da esse.

Come funziona l’apprendimento auto-supervisionato

In pratica, l’apprendimento auto-supervisionato trasforma un problema di apprendimento non supervisionato in un problema di apprendimento supervisionato. Questo viene fatto creando un’attività di "previsione" a partire dai dati stessi.

Ad esempio, in un compito di elaborazione del linguaggio naturale, il modello potrebbe essere addestrato a prevedere la parola successiva in una frase. In questo caso, la frase stessa fornisce sia l’input che l’etichetta (la parola successiva).

Vantaggi dell’apprendimento auto-supervisionato

L’apprendimento auto-supervisionato offre diversi vantaggi:

• sfruttamento di grandi quantità di dati non etichettati: consente di utilizzare enormi quantità di dati disponibili senza la necessità di costose etichettature manuali.
• apprendimento di rappresentazioni più robuste: il modello impara a catturare caratteristiche significative dei dati in modo autonomo, portando a rappresentazioni più robuste e generalizzabili.
• riduzione della dipendenza da dati etichettati: riduce la necessità di dataset etichettati, che possono essere costosi e difficili da ottenere.

Applicazioni dell’apprendimento auto-supervisionato

L’apprendimento auto-supervisionato è utilizzato in diverse aree, tra cui:

• elaborazione del linguaggio naturale: apprendimento di rappresentazioni linguistiche da grandi quantità di testo non etichettato.
• visione artificiale: apprendimento di caratteristiche visive da immagini e video non etichettati.
• robotica: apprendimento di strategie di controllo da dati di sensori non etichettati.

Tipi di apprendimento auto-supervisionato

Esistono diverse tecniche di apprendimento auto-supervisionato, tra cui:

• previsione della parola successiva: come nell’esempio precedente, il modello prevede la parola successiva in una sequenza di testo.
• riempimento degli spazi vuoti: il modello deve riempire gli spazi vuoti in una frase o in un’immagine.
• colorazione di immagini: il modello deve colorare un’immagine in bianco e nero.
• ricostruzione di dati: il modello deve ricostruire dati parzialmente corrotti o mancanti.

In conclusione, l’apprendimento auto-supervisionato rappresenta un approccio promettente per l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale. Consente di sfruttare l’enorme quantità di dati non etichettati disponibili e di apprendere rappresentazioni più robuste e generalizzabili.