L'apprendimento supervisionato è un paradigma di apprendimento automatico in cui il processo di apprendimento del modello è guidato da una serie di dati di addestramento etichettati, costituiti da coppie input-output che fungono da esempi per l'apprendimento dell'algoritmo. Nel contesto dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, l’apprendimento supervisionato viene utilizzato per una varietà di compiti, come la classificazione, la regressione e il rilevamento di anomalie. L'obiettivo principale dell'apprendimento supervisionato è costruire un modello in grado di prevedere il valore o la classe di un'istanza di input invisibile, sulla base della conoscenza estratta dai dati di training.
Nell'apprendimento supervisionato, il set di dati di addestramento comprende funzionalità di input e corrispondenti etichette di destinazione. Le funzionalità di input rappresentano gli attributi delle istanze di dati, mentre le etichette di destinazione indicano l'output desiderato che il modello dovrebbe prevedere. Durante la fase di addestramento, l'algoritmo di apprendimento supervisionato regola iterativamente i parametri del modello per ridurre al minimo la differenza tra l'output previsto e l'etichetta target effettiva. Le prestazioni del modello addestrato vengono quindi valutate su un set di dati di test separato per valutarne la capacità di generalizzazione. In definitiva, si dice che il modello abbia appreso il modello sottostante dei dati se è in grado di prevedere con precisione le etichette di istanze di dati nuove e invisibili.
Un'applicazione notevole dell'apprendimento supervisionato è nel dominio dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), dove il modello è addestrato a riconoscere e differenziare tra varie informazioni testuali. Ad esempio, è possibile utilizzare algoritmi supervisionati per identificare le e-mail inviate come "spam" o "non spam" in base ai dati storici. Un altro ambito in cui l’apprendimento supervisionato è ampiamente utilizzato è la visione artificiale, in cui i modelli vengono addestrati a riconoscere e classificare oggetti in immagini o video. Ad esempio, un algoritmo di apprendimento supervisionato può essere addestrato a riconoscere le espressioni facciali fornendo dati di immagini etichettate di persone che esprimono emozioni diverse.
Esistono diversi algoritmi di apprendimento supervisionato utilizzati per vari tipi di problemi. Alcuni algoritmi popolari includono la regressione lineare, la regressione logistica, le macchine a vettori di supporto (SVM), gli alberi decisionali, le foreste casuali e le reti neurali. Ogni algoritmo ha i suoi punti di forza e di debolezza, che lo rendono più o meno adatto a diversi tipi di compiti e strutture dati.
Una sfida significativa nell’apprendimento supervisionato è l’overfitting, che si verifica quando un modello apprende il rumore nei dati di addestramento anziché i modelli sottostanti, con conseguente scarsa prestazione di generalizzazione sui dati di test. L'overfitting può essere mitigato utilizzando tecniche di regolarizzazione, metodi di selezione delle caratteristiche e migliorando la qualità e la quantità dei dati di training disponibili.
Dall’altro lato dello spettro, l’underfitting si verifica quando un modello è troppo semplicistico per catturare i modelli sottostanti dei dati. Per combattere l’underfitting si possono impiegare modelli più complessi, introdurre funzionalità aggiuntive o utilizzare più dati di training, a condizione che questi passaggi non portino a un overfitting.
L'apprendimento supervisionato è la pietra angolare di una varietà di soluzioni AI e ML sviluppate sulla piattaforma no-code AppMaster, uno strumento avanzato per creare visivamente con facilità applicazioni backend, web e mobili. AppMaster supporta lo sviluppo rapido di applicazioni, elimina il debito tecnico e può adattarsi in modo flessibile ai nuovi requisiti software tramite codice generato automaticamente. Sfruttando gli algoritmi di apprendimento supervisionato sulla piattaforma AppMaster, gli sviluppatori cittadini possono creare applicazioni intelligenti che migliorano l'esperienza degli utenti finali e promuovono valore aziendale.
Nel complesso, l'apprendimento supervisionato è un paradigma vitale nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico che sfrutta i dati di addestramento etichettati per insegnare ai modelli come prevedere le etichette per istanze invisibili. Essendo uno degli approcci fondamentali all'apprendimento automatico, continuerà a svolgere un ruolo necessario nello sviluppo di applicazioni e sistemi intelligenti negli anni a venire, fornendo preziose informazioni ed efficienze in vari settori.
