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Il potenziale dei dati senza etichetta: perché sono così importanti per l'apprendimento automatico?
Con l'avvento dei grandi modelli linguistici, l'importanza dei dati non etichettati nell'apprendimento automatico è aumentata drasticamente. Questo modello è chiamato apprendimento debolmente supervisionato o apprendimento semi-supervisionato. Il suo scopo principale è combinare una piccola quantità di dati etichettati dall'uomo con una grande quantità di dati non etichettati a scopo di addestramento. Ciò significa che solo una parte dei dati ha i suoi valori di output etichettati, mentre i dati rimanenti non sono etichettati o sono etichettati in modo impreciso. Questo approccio fornisce una soluzione efficiente per sfruttare appieno l'abbondanza di dati non etichettati quando l'etichettatura è costosa e richiede molto tempo.
Nel campo dell'apprendimento automatico moderno, il costo per ottenere dati etichettati è spesso estremamente elevato, il che rende poco pratico disporre di set di dati completamente etichettati su larga scala.
Quando si tratta di annotare i dati, molti accademici e ingegneri pensano subito agli elevati costi del processo di annotazione. Questo processo potrebbe richiedere personale specializzato, ad esempio in grado di trascrivere clip audio o di condurre esperimenti fisici per determinare fenomeni specifici. Pertanto, l'apprendimento semi-supervisionato non è interessante solo in teoria, ma fornisce anche soluzioni praticabili a vari problemi. Questo diventa uno strumento potente per colmare il divario tra dati etichettati e non etichettati.
La tecnica di apprendimento semi-supervisionato presuppone l'esistenza di determinate correlazioni, il che le consente di utilizzare grandi quantità di dati non etichettati e di migliorare significativamente le prestazioni di classificazione.
Le tecniche di apprendimento semi-supervisionato presuppongono che sia possibile estrarre informazioni significative dalla distribuzione sottostante dei dati. Queste tecniche includono l'ipotesi di continuità, l'ipotesi di clustering e l'ipotesi di collettore. Queste ipotesi aiutano ad apprendere la struttura da dati non etichettati: ad esempio, i punti dati vicini tra loro hanno maggiori probabilità di avere la stessa etichetta. Inoltre, i dati spesso formano cluster discreti, per cui i punti all'interno dello stesso cluster possono condividere etichette. Sulla base di questa ipotesi, l'apprendimento semi-supervisionato può apprendere le caratteristiche intrinseche dei dati in modo più efficiente.
L'ipotesi del collettore afferma che i dati spesso si trovano su un collettore a bassa dimensionalità, il che consente al processo di apprendimento di evitare la maledizione della dimensionalità.
La storia dell'apprendimento semi-supervisionato può essere fatta risalire al metodo di autoformazione degli anni '60. Successivamente, negli anni '70, Vladimir Vapnik introdusse formalmente il modello dell'apprendimento per conduzione e iniziò a esplorare l'apprendimento indotto utilizzando modelli generativi. Questi metodi hanno iniziato a diventare un argomento di attualità nella ricerca teorica, favorendo lo sviluppo dell'apprendimento automatico.
Nelle applicazioni concrete, vari metodi si intrecciano per formare un ecosistema relativamente complesso. Il modello generativo stima innanzitutto la distribuzione dei dati in diverse categorie, il che consente al modello di apprendere in modo efficace anche quando i dati etichettati non sono sufficienti. Allo stesso modo, il metodo di separazione a bassa densità raggiunge lo scopo di separare i dati etichettati da quelli non etichettati tracciando i confini nelle aree con punti dati sparsi.
In questa serie di tecniche, la regolarizzazione di Laplace utilizza metodi di rappresentazione grafica per apprendere i dati. Questi grafici collegano ogni campione etichettato e non etichettato attraverso la similarità, sottolineano la connessione intrinseca dei dati attraverso la struttura del grafico e utilizzano inoltre dati non etichettati per guidare il processo di apprendimento.
In teoria, l'apprendimento semi-supervisionato è un modello che simula il processo di apprendimento umano, il che lo rende attraente e pratico.
In sintesi, l'ascesa dell'apprendimento debolmente supervisionato nasce proprio per affrontare la sfida rappresentata dalla scarsità di dati etichettati e dimostrare l'enorme potenziale dei dati non etichettati. Con la rapida crescita dei dati e la continua evoluzione della tecnologia di apprendimento automatico, potremmo dover riconsiderare la questione: come potremmo sfruttare al meglio il potenziale dei dati non etichettati nella ricerca futura?
