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Apprendimento debolmente supervisionato — Wikipedia

Source: Wikipedia
Original: https://it.wikipedia.org/wiki/Apprendimento_debolmente_supervisionato
License (as archived): CC-BY-SA-4.0
Archived: 2026-10-05T23:40:16.618Z
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L'apprendimento debolmente supervisionato (in inglese weak supervision) è un paradigma dell'apprendimento automatico che mira a risolvere il collo di bottiglia rappresentato dalla disponibilità dei dati . Nei tradizionali approcci di apprendimento supervisionato, l'addestramento di modelli predittivi accurati come, ad esempio, le reti neurali artificiali, richiede grandi quantità di dati annotati da esperti di dominio, un processo spesso costoso, lento e non scalabile. La weak supervision ovvia a questo problema permettendo l'utilizzo di fonti di annotazione "deboli", ovvero rumorose, imprecise o di alto livello, per generare automaticamente (per via programmatica) etichette probabilistiche con cui addestrare i modelli di apprendimento.

Tema degli esploratori: agenti e intelligenza artificiale (deposito sistematico; ricerca «apprendimento per rinforzo»).
Fonte: Wikipedia in italiano, voce «Apprendimento debolmente supervisionato» — https://it.wikipedia.org/wiki/Apprendimento_debolmente_supervisionato
Wikidata Q65044138 (dati Wikidata in CC0 1.0) — https://www.wikidata.org/wiki/Q65044138
Autori: i contributori di Wikipedia (cronologia: https://it.wikipedia.org/wiki/Apprendimento_debolmente_supervisionato?action=history).
Licenza: Creative Commons Attribuzione-Condividi allo stesso modo 4.0 (CC BY-SA 4.0) — https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/. Il riuso richiede attribuzione e stessa licenza.
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