Uczenie samonadzorowane to zaawansowana metoda uczenia maszynowego, w której model samodzielnie generuje etykiety z nieoznakowanych danych wejściowych, eliminując potrzebę ręcznego opisywania zbiorów przez człowieka. Algorytm uczy się reprezentacji danych poprzez rozwiązywanie zadań pomocniczych, takich jak przewidywanie brakujących części tekstu lub obrazu na podstawie ich pozostałych fragmentów. Takie podejście pozwala na efektywne wykorzystanie ogromnych ilości surowych danych, co jest kluczowe przy trenowaniu dużych modeli językowych i systemów rozpoznawania obrazów. Dzięki temu systemy AI mogą zdobywać ogólną wiedzę o strukturze świata przed przystąpieniem do realizacji konkretnych zadań specjalistycznych.
Źródło: aitrends.pl
