Etichettatura Debole:

1. Apprendimento Semi-Supervisionato:
   • Utilizza una combinazione di dati etichettati e non etichettati per addestrare il modello, sfruttando l’informazione disponibile nei dati non etichettati per migliorare le prestazioni.
2. Apprendimento con Etichette Incerte:
   • Gestisce etichette di qualità variabile o incerte, assegnando loro pesi diversi durante l’addestramento per mitigare l’effetto delle etichette errate.
3. Apprendimento Trasferibile:
   • Trasferisce conoscenze da domini o task correlati per migliorare le prestazioni del modello in un nuovo dominio o task con dati etichettati in modo debole.

Etichettatura Attiva:

1. Campionamento di Esempi Rappresentativi:
   • Seleziona attivamente campioni dai dati non etichettati che sono più informativi o rappresentativi per l’addestramento, riducendo la necessità di etichettazione manuale di tutti i dati.
2. Apprendimento Attivo per Classificazione:
   • L’algoritmo seleziona esempi difficili o incerti per l’etichettatura manuale, massimizzando la riduzione dell’incertezza del modello con il minimo sforzo di etichettatura.
3. Apprendimento Attivo per Regressione:
   • Similarmente alla classificazione, seleziona esempi che massimizzano la riduzione dell’incertezza nei modelli di regressione, guidando l’etichettatura verso le regioni più informative dello spazio delle caratteristiche.

Applicazioni:

• Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): Etichettatura di grandi corpora di testi per l’addestramento di modelli di NLP.
• Visione Artificiale: Identificazione di oggetti in immagini o videosorveglianza.
• Medicina: Classificazione di immagini mediche o diagnosi da segnali biologici.
• Analisi dei Social Media: Etichettatura di post o commenti per l’analisi dei sentimenti o la profilazione degli utenti.

In sintesi, gli algoritmi di apprendimento con etichettatura debole e attiva sono strumenti potenti per gestire dati con etichettatura incompleta o costosa, migliorando l’efficienza e l’accuratezza dei modelli di machine learning.

• Apprendimento Attivo con Etichette Imperfette: Questo approccio all’apprendimento attivo si concentra sull’etichettatura efficiente di dati quando le etichette disponibili possono contenere errori o essere incomplete.
• Apprendimento Attivo per l’Etichettatura Efficientemente delle Immagini: È utilizzato per selezionare in modo intelligente le immagini da etichettare manualmente, massimizzando il miglioramento del modello con il minimo sforzo di etichettatura.
• Apprendimento Attivo per la Selezione delle Caratteristiche: Questo algoritmo mira a identificare e selezionare in modo attivo le caratteristiche più informative o rilevanti all’interno di un insieme di dati.
• Apprendimento Attivo per la Ricerca delle Migliori Politiche: Viene utilizzato nell’apprendimento automatico rafforzato (reinforcement learning) per identificare le migliori politiche di azione attraverso esperimenti attivi e l’ottimizzazione delle prestazioni.
• Apprendimento Attivo per l’Esplorazione Robotica: È impiegato nell’ambito della robotica per guidare i robot nell’esplorazione efficiente di nuovi ambienti, raccogliendo dati rilevanti durante il processo.
• Apprendimento Attivo per la Rilevazione di Oggetti Rari: Questo algoritmo è utile per identificare oggetti o eventi rari e insoliti in grandi insiemi di dati, riducendo la necessità di etichettare manualmente numerosi casi comuni.
• Apprendimento Attivo per il Rilevamento di Oggetti in Contesti Critici: È utilizzato per il rilevamento di oggetti in scenari critici o complessi, come il monitoraggio di situazioni di emergenza o di sicurezza.
• Apprendimento Attivo per la Scelta delle Caratteristiche: Questo approccio si concentra sulla selezione di un insieme ottimale di caratteristiche per migliorare le prestazioni di un modello di apprendimento automatico.
• Apprendimento Attivo con Budget Etichettato: È utilizzato quando si dispone di un budget limitato per l’etichettatura di dati e si desidera massimizzare l’accuratezza del modello rimanendo entro tale budget.
• Apprendimento Attivo per la Ricerca di Nuovi Farmaci: Questo algoritmo viene applicato alla scoperta di nuovi farmaci, identificando composti chimici promettenti attraverso esperimenti di laboratorio guidati da un modello di apprendimento automatico.
• Apprendimento Attivo per la Selezione di Modelli Ensemble: È utilizzato per selezionare e comporre in modo attivo i modelli di apprendimento automatico in ensemble, migliorando le prestazioni complessive.
• Apprendimento Attivo per il Monitoraggio dell’Attività Fisica Personale: Questo approccio consente di monitorare l’attività fisica di una persona in modo efficiente, selezionando in modo intelligente i dati da raccogliere per una valutazione accurata.