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Glossario AI

Apprendimento supervisionato

L'apprendimento supervisionato è un metodo di apprendimento automatico in cui un modello impara da esempi già etichettati con la risposta corretta.

Cosa significa Apprendimento supervisionato

Nell'apprendimento supervisionato, ogni esempio di addestramento arriva con la risposta giusta allegata, come un esercizio già svolto. Il modello studia molte di queste coppie e impara a collegare l'input all'output corretto.

Per esempio, per costruire un modello che rileva lo spam, fornisci email ciascuna etichettata "spam" o "non spam". Le etichette funzionano come le correzioni di un insegnante, guidando il modello così che in seguito possa giudicare da solo nuove email non etichettate.

Perché Apprendimento supervisionato è importante

L'apprendimento supervisionato è uno dei modi più comuni con cui vengono addestrati i modelli AI, quindi il termine ricorre spesso. Conoscerlo ti aiuta a capire come sono stati costruiti molti strumenti AI.

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Domande frequenti

L'apprendimento supervisionato usa dati etichettati con le risposte corrette già fornite. L'apprendimento non supervisionato usa dati non etichettati e chiede al modello di trovare pattern da solo, senza alcuna chiave di risposta.

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