Üdvözlöm, Ön a self-supervised learning szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a self-supervised learning szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a self-supervised learning szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a self-supervised learning szóról tudni kell, itt található. A self-supervised learning szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Aself-supervised learning és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
(informatika)Self-Supervised Learning (önfelügyelt tanulás) a gépi tanulás egy olyan típusa, amelyben a modell saját maga generálja a tanuláshoz szükséges címkéket az adatokból, így nincs szükség manuálisan megadott, ember által jelölt címkékre (mint a felügyelt tanulásnál).
1. Mi az önfelügyelt tanulás?
Önfelügyelt tanulás során a modell egy nagy mennyiségű, címkézetlen adatból tanul úgy, hogy az adat egy részét “kiveszi”, vagy módosítja, majd megpróbálja ezt a hiányzó vagy módosított részt rekonstruálni vagy előre jelezni. Így maga az adat szolgáltatja a tanító jelet.
2. Miért fontos?
Címkézés nélküli tanulás: Az adatok címkézése drága és időigényes, az önfelügyelt tanulás kiküszöböli ezt a problémát.
Nagy adatmennyiség kihasználása: Nagy mennyiségű címkézetlen adat is felhasználható hatékony tanulásra.
Előtanulás (pretraining): Sok modern mélytanuló modell, például nyelvi modellek, képfeldolgozó hálózatok is önfelügyelt módszerekkel tanulnak először.
3. Módszerek
Előrejelzéses feladatok:
Szövegek esetén a következő szó vagy betű előrejelzése (pl. GPT modellek).
Képek esetén a kép egy részének kitalálása a többi rész alapján.
Kontrasztív tanulás: A modell megtanulja, hogy hasonló példák (pl. ugyanannak a képnek különböző átalakításai) közel legyenek a reprezentációs térben, míg a különböző példák távol.
Automatikus kódolók (Autoencoders): Az adatok tömörített reprezentációjának megtanulása, majd az eredeti adat rekonstrukciója.
4. Alkalmazások
Természetes nyelvfeldolgozás (NLP): A nagy nyelvi modellek (BERT, GPT) önfelügyelt előtanulással készülnek.
Képfeldolgozás: Képek előfeldolgozása, jellemzők kinyerése címkék nélkül.
Beszédfeldolgozás: Beszédjelek előrejelzése vagy rekonstrukciója.
Reprezentációtanulás: Általános jellemzők megtanulása különböző gépi tanulási feladatokhoz.
5. Előnyök és kihívások
Előnyök:
Csökkenti a drága címkézés szükségességét.
Javítja a modellek általánosító képességét.
Használható sokféle adattípusra.
Kihívások:
Megfelelő előfeladat (pretext task) kiválasztása kritikus.
Néha nehéz értelmezni, hogy mit tanult meg a modell.
A végső feladatban való alkalmazás finomhangolást igényelhet.
6. Összefoglalás
Az önfelügyelt tanulás lehetővé teszi, hogy a gépi tanuló modellek nagy mennyiségű, címkézetlen adatból tanuljanak, saját maguk generálva a tanításhoz szükséges jeleket. Ez a megközelítés kulcsfontosságú a modern mesterséges intelligencia fejlődésében, különösen a nyelvi és képfeldolgozó modellek területén.