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Con una supervisione parziale

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Con una supervisione parziale

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- L'apprendimento semi-supervisionato è un crossover che sfrutta sia l'apprendimento supervisionato che quello non supervisionato. Immagina di voler creare un programma in grado di tradurre la segreteria telefonica in testo. Sarebbe difficile utilizzare l'apprendimento non supervisionato. Qui, la tua macchina raggrupperebbe le parole insieme, ma non saprebbe necessariamente cosa significano quelle parole. Forse la tua macchina potrebbe identificare ogni volta che qualcuno ha detto la parola foto. Il problema è che, poiché è raggruppato e non classificato, il tuo programma non sa che questo suono per foto è la stessa cosa della parola per foto. Il rovescio della medaglia, non vorresti usare solo l'apprendimento supervisionato. Sarebbe troppo laborioso etichettare tutti i dati per le parole e il loro suono. Inoltre, non è mai stato possibile creare un set di formazione abbastanza grande da tradurre tutte le parole e le frasi possibili. Quindi, invece, potresti provare l'apprendimento…

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