L'apprendimento auto-supervisionato (SSL) è una tecnica di apprendimento automatico che consente a un computer di imparare dai dati senza la supervisione umana. Negli ultimi anni è diventato sempre più popolare grazie alla sua capacità di apprendere schemi e strutture complesse dai dati senza ricorrere all'annotazione o all'etichettatura manuale. La SSL è nota anche come apprendimento non supervisionato, poiché non è necessario fornire etichette ai dati di addestramento. Al contrario, il computer impara dai dati stessi scoprendo modelli, correlazioni e altre relazioni significative.
L'apprendimento auto-supervisionato è un tipo di apprendimento non supervisionato in cui il modello di apprendimento automatico viene addestrato su dati privi di etichetta. L'obiettivo di questo tipo di apprendimento è imparare dai dati stessi, invece di affidarsi alle etichette. Ciò può essere fatto utilizzando varie tecniche come il clustering o l'embedding. Utilizzando queste tecniche, il computer è in grado di riconoscere gli schemi nei dati e può quindi utilizzare questi schemi per fare previsioni o classificare i dati.
Uno dei principali vantaggi dell'apprendimento auto-supervisionato è che è più efficiente dell'apprendimento supervisionato. Poiché i dati non devono essere etichettati, possono essere utilizzati per addestrare il modello più velocemente. Inoltre, il modello può essere addestrato su una gamma più ampia di dati, rendendolo più flessibile e adattabile. Inoltre, l'apprendimento auto-supervisionato può essere utilizzato anche per apprendere compiti più complessi, come l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento delle immagini.
L'apprendimento auto-supervisionato ha numerose applicazioni in vari campi. Viene utilizzato nella computer vision per classificare le immagini e riconoscere gli oggetti. Viene utilizzato anche nell'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere il testo e per generare nuovo testo. Inoltre, viene utilizzato nei sistemi di raccomandazione per comprendere meglio le preferenze degli utenti.
L'apprendimento auto-supervisionato può essere suddiviso in due tipi principali: l'apprendimento non supervisionato e l'apprendimento semi-supervisionato. L'apprendimento non supervisionato è quello in cui il modello viene addestrato su dati non etichettati. L'apprendimento semi-supervisionato, invece, si ha quando il modello viene addestrato su dati etichettati e non etichettati.
L'apprendimento auto-supervisionato non è privo di sfide. Poiché i dati non sono etichettati, può essere difficile valutare le prestazioni del modello. Inoltre, può essere difficile trovare le tecniche giuste da utilizzare per l'apprendimento auto-supervisionato. Inoltre, il modello può essere soggetto a overfitting se i dati di addestramento sono troppo piccoli o non abbastanza diversificati.
La valutazione delle prestazioni di un modello di apprendimento auto-supervisionato può essere effettuata in diversi modi. Un modo è quello di utilizzare metriche di clustering come il coefficiente Silhouette per misurare la qualità dei cluster generati dal modello. Inoltre, si possono utilizzare metriche di supervisione come l'accuratezza o la precisione per valutare la capacità del modello di classificare i dati.
L'apprendimento auto-supervisionato è una potente tecnica di apprendimento automatico che può essere utilizzata per imparare da dati non etichettati. Ha numerose applicazioni in vari campi e può essere utilizzato per apprendere una vasta gamma di compiti. Sebbene presenti delle sfide, l'apprendimento auto-supervisionato è una tecnica promettente che può essere utilizzata per sviluppare modelli potenti.
L'apprendimento auto-supervisionato è un tipo di apprendimento automatico che consente ai modelli di imparare dai dati senza bisogno di etichette. Questo avviene tipicamente utilizzando un compito che può essere generato dai dati stessi, come la previsione del fotogramma successivo in un video o della parola successiva in una frase.
Bert è un algoritmo di apprendimento auto-supervisionato, cioè può imparare dai dati senza essere esplicitamente programmato per farlo. È anche non supervisionato, cioè non richiede etichette o altre forme di supervisione per imparare.
No, l'apprendimento auto-supervisionato non è non supervisionato. L'apprendimento auto-supervisionato è un tipo di apprendimento supervisionato in cui le etichette sono generate dai dati stessi, invece di essere fornite da un set di dati separato.
Ci sono tre tipi di SSL:
1. SSL validato dal dominio (DV SSL)
2. SSL convalidato dall'organizzazione (OV SSL)
3. SSL a convalida estesa (EV SSL)
L'SSL con convalida del dominio è il tipo più elementare di SSL. Richiede solo di dimostrare di essere il proprietario del dominio per ottenere il certificato SSL.
L'Organization Validated SSL è più costoso e richiede che si dimostri che la propria organizzazione è legittima.
Extended Validation SSL è il più costoso e richiede che si dimostri non solo che la propria organizzazione è legittima, ma anche che si dispone di un elevato livello di sicurezza.
Le quattro fasi dell'SSL sono le seguenti:
1. Connessione: La prima fase dell'SSL è quella della connessione. Durante questa fase, il client e il server si connettono l'uno all'altro e stabiliscono una connessione sicura.
2. Handshake: La seconda fase di SSL è la fase di handshake. Durante questa fase, il client e il server si scambiano informazioni sui rispettivi certificati SSL.
3. Trasferimento dei dati: La terza fase dell'SSL è quella del trasferimento dei dati. Durante questa fase, il client e il server si scambiano dati in modo sicuro.
4. Disconnessione: La quarta e ultima fase dell'SSL è quella della disconnessione. Durante questa fase, il client e il server si disconnettono l'uno dall'altro.