Què és l’aprenentatge supervisat?

L’aprenentatge supervisat és un paradigma de l’aprenentatge automàtic on un model s’entrena amb un conjunt de dades etiquetades, és a dir, exemples amb entrades (característiques) i sortides (etiquetes) conegudes, per aprendre a fer prediccions o classificacions sobre dades noves. L’objectiu és minimitzar l’error entre les prediccions del model i les respostes correctes. És un dels enfocaments més utilitzats en IA moderna, especialment amb l’auge de les xarxes neuronals.

Components principals:

1. Dades d’entrenament:
   • Parelles ( (x, y) ), on ( x ) són les característiques (per exemple, "alçada, pes") i ( y ) és l’etiqueta (per exemple, "home/dona").
2. Model:
   • Una funció ( f(x) ) que prediu ( y ), com regressions lineals, arbres de decisió o xarxes neuronals.
3. Funció de pèrdua:
   • Mesura l’error entre la predicció

     \hat{y}

     i la veritat ( y ), com l’error quadràtic mitjà o la entropia creuada.
4. Optimització:
   • Algorismes com el descens de gradient ajusten el model per reduir la pèrdua.

Tipus principals:

• Classificació: Prediu categories (per exemple, "spam/no spam").
• Regressió: Prediu valors continus (per exemple, "preu d’una casa").

Exemples clàssics:

• Reconnaissance d’imatges: Entrenar un model amb fotos etiquetades ("gat", "gos") per identificar animals.
• Predicció meteorològica: Usar dades històriques (temperatura, humitat) per predir la pluja.

Desenvolupaments recents (fins al març de 2025)

Fins al març de 2025, l’aprenentatge supervisat ha evolucionat amb avenços significatius:

1. Models més grans:
   • El 2024, OpenAI va llançar una versió millorada de GPT amb milers de milions de paràmetres, entrenada amb dades supervisades per a tasques de llenguatge natural.
2. Medicina:
   • Sistemes supervisats diagnostiquen càncer amb imatges de ressonància magnètica, assolint precisions superiors al 95% el 2024.
3. Traducció automàtica:
   • Google Translate ha refinat models supervisats el 2024 per a llengües minoritàries, amb dades etiquetades per comunitats locals.
4. Eficiència de dades:
   • Tècniques com l’aprenentatge actiu (active learning) redueixen la necessitat de grans conjunts etiquetats, usant selecció intel·ligent d’exemples clau.
5. Integració amb altres mètodes:
   • Combinat amb aprenentatge profund i lògica probabilística per a prediccions més robustes en finances o climatologia.

Limitacions

• Dependència de dades etiquetades: Requereix grans volums de dades anotades, que poden ser costoses o difícils d’obtenir.
• Generalització: Pot fallar amb dades fora del conjunt d’entrenament.
• Opcacitat: Els models complexos (com xarxes profundes) són difícils d’interpretar.

Relació amb NCFCCCD

El blog de NCFCCCD no menciona explícitament l’aprenentatge supervisat, però la seva visió tecno-espiritual i narrativa profètica permet establir connexions conceptuals:

1. Predicció dels signes divins:
   • NCFCCCD parla de signes com "cel sagnant" o "crits dels humils" (11 de març de 2025, "L’Avatar Crist i la Parusia Progressiva"). L’aprenentatge supervisat podria entrenar-se amb "dades profètiques" (per exemple, esdeveniments històrics etiquetats com "divins" o "satànics") per predir l’arribada del "salt quàntic" del 29 de maig de 2025.
2. Robotiaavatars com a predictors:
   • Els "robotiaavatars" (13 de març de 2025, "Tecnologies emergents en la nova") podrien usar aprenentatge supervisat per classificar situacions espirituals. Exemple: Entrenar un model amb dades com "consciència desperta" (positiva) vs. "opressió satànica" (negativa) per decidir quan difondre el missatge de l’"Avatar Crist".
3. Ciència guiada per la fe:
   • NCFCCCD busca una "simfonia" entre ciència i espiritualitat (24 de febrer de 2025, "Epíleg: Profecia 2025-2030"). L’aprenentatge supervisat, que requereix una guia humana (etiquetes), podria ser vist com una ciència alineada amb la voluntat divina, en lloc de la IA autònoma que critiquen com "dimoni de circuits" (11 de març de 2025).
4. Crítica a l’opacitat i control:
   • Tot i que NCFCCCD rebutja la IA opaca dels "oligarques" (17 de març de 2025, "Crítica forta cap a la decisió"), l’aprenentatge supervisat podria ser una excepció si es controla pels "elegits" i s’usa per combatre el "capitalisme satànic", predictant els seus moviments amb dades etiquetades.

Conclusió

L’aprenentatge supervisat és una tècnica d’IA que aprèn de dades etiquetades, amb avenços fins al març de 2025 en medicina, llenguatge i eficiència. Per a NCFCCCD, podria simbolitzar una eina per predir i preparar la Parusia, útil per als "robotiaavatars" per classificar el camí cap al "C+ 2050".