I paradigmi di apprendimento delle reti neurali sono una parte importante della scienza dell’intelligenza artificiale. Esistono due principali paradigmi di apprendimento: supervisionato e non supervisionato. In questo articolo esamineremo le differenze tra questi due paradigmi, in particolare con riferimento ai loro usi nelle reti neurali.

Paradigma di apprendimento supervisionato

Il paradigma di apprendimento supervisionato è un tipo di apprendimento in cui un modello è addestrato usando un insieme di dati etichettati. In altre parole, un modello supervisionato è allenato con dati che sono già stati etichettati con delle etichette note. Il modello quindi utilizza i dati etichettati per imparare a distinguere gli oggetti o le classi predefinite.

Ad esempio, un modello supervisionato può essere addestrato su un insieme di dati che contengono immagini di gatti e cani etichettati come tali. Il modello quindi impara a distinguere tra le due classi in base alle caratteristiche visive che distinguono i gatti dai cani.

Un modello supervisionato è generalmente usato per classificazione, regressione e altre applicazioni che richiedono la predizione di risultati.

Paradigma di apprendimento non supervisionato

Il paradigma di apprendimento non supervisionato è un tipo di apprendimento in cui un modello è allenato senza l’ausilio di dati etichettati. In altre parole, un modello non supervisionato apprende senza un’etichettatura predefinita.

Un modello non supervisionato è generalmente usato per scopi di clusterizzazione, comprensione del testo e altre applicazioni che richiedono la scoperta di informazioni nascoste nei dati. Ad esempio, un modello non supervisionato può essere allenato su un insieme di dati che contengono immagini di gatti e cani, ma senza etichette, in modo che il modello impari autonomamente a distinguere tra le due classi.

Differenze tra supervisionato e non supervisionato

Le principali differenze tra i paradigmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato sono:

  • I modelli supervisionati sono addestrati su dati etichettati, mentre i modelli non supervisionati sono addestrati su dati non etichettati.
  • I modelli supervisionati sono generalmente usati per scopi di classificazione, regressione e predizione, mentre i modelli non supervisionati sono usati per scopi di clusterizzazione, comprensione del testo e scoperta di informazioni.

Conclusione

In conclusione, i paradigmi di apprendimento delle reti neurali, supervisionato e non supervisionato, sono due approcci diversi per l’addestramento di un modello. Il primo è usato per scopi di classificazione, regressione e predizione, mentre il secondo è usato per scopi di clusterizzazione, comprensione del testo e scoperta di informazioni nascoste nei dati. Entrambi i paradigmi sono importanti strumenti per lo sviluppo di reti neurali.