با گسترش هوش مصنوعی آینده آن به نظر در یادگیری خود نظارتی خلاصه می شود

اما باید اول درک ابتدایی از هوش مصنوعی داشت تا بتوان آینده آ را مجسم کرد

هوش مصنوعی ، در علم رایانه ، بر هوش نشان داده شده توسط ماشین ها اطلاق می شود.

این بدان معنی است که رایانه ها باید بتوانند ذهن انسان را برای تصمیم گیری ویا درک تقلید کنند.

هدف نهایی این است که آیا یک ماشین می تواند یک نوع هوش عمومی شبیه به یک انسان داشته باشد.

اما ، حتی با پیشرفت توانایی ماشین آلات در انجام کارهای مختلف ، آنها هنوز هم نیاز به کمک دستی انسان دارند.

نقش یادگیری خود نظارتی

اما تقریباً تمام این موفقیتها تا حد زیادی به یادگیری نظارت شده متکی هستند

که این یک فرایند دشوار است و نیاز به جمع آوری حجم عظیمی از داده ها ، تمیز کردن آن ،

برچسب زدن دستی آن ، آموزش و تکمیل یک مدل هدف ساخته شده برای طبقه بندی یا رگرسیون برای یک مورد خاص استفاده ،

و سپس استفاده از آن برای پیش بینی برچسب ها برای داده های ناشناخته دارند.

اما به محض اینکه الگوهای یادگیری عمیق آموزش دیده با نمونه های اصلی روبرو می شوند

که با نمونه های آموزشی آنها متفاوت است ، آنها به شیوه های غیرقابل پیش بینی رفتار می کنند.

یک مسئله مهم در یادگیری نظارت شده این است که  تهیه داده هایی با کیفیت بالا اغلب سخت است

و برچسب زدن میلیون ها داده در بسیاری از موارد پرهزینه ، وقت گیر و غیر ممکن است.

به گفته برخی از محققان برجسته هوش مصنوعی ، یادگیری خود نظارتی ، این توانایی را دارد

که استحکام شبکه ، توانایی تخمین عدم اطمینان و کاهش هزینه های آموزش مدل در یادگیری ماشین را کاهش دهد.

مطالعه خود نظارت یکی از چندین برنامه برای ایجاد برنامه های هوش مصنوعی کارآمد با داده است.

در این سطح ، کار دشوار است که بگوییم کدام یک از روشها می تواند به ایجاد انقلاب هوش مصنوعی برسد

اما هیچ شکی نیست که با تولید داده های خوب برای هوش مصنوعی توسط یادگیری خود نظارتی

انقلابی در صنعت هوش مصنوعی اتفاق خواهد افتاد.