Definizione
Il training set è il sottoinsieme di dati utilizzato per addestrare un modello di machine learning. Durante questa fase, il modello apprende le relazioni tra input e output, regolando i propri parametri interni attraverso algoritmi di ottimizzazione e aggiornandoli tramite la tecnica della backpropagation.
Nel machine learning supervisionato, il training set contiene dati etichettati, dove ogni esempio è associato a una risposta corretta (etichetta). Nel caso di apprendimento non supervisionato, i dati non hanno etichette, e il modello deve individuare autonomamente pattern o strutture nei dati.
Applicazioni in medicina
- Segmentazione di immagini mediche: Il training set contiene immagini con maschere segmentate manualmente da radiologi, aiutando i modelli di deep learning a identificare organi e lesioni con maggiore precisione.
- Analisi di testo clinico: Modelli di Natural Language Processing (NLP) vengono addestrati su referti medici per estrarre automaticamente informazioni diagnostiche e sintomi.
