【自监督学习算法】

什么是自监督学习 （SSL） 算法？

• 自监督学习 （SSL）是一种不断发展的机器学习技术，旨在解决过度依赖标记数据带来的挑战。多年来，使用机器学习方法构建智能系统在很大程度上依赖于高质量的标记数据。因此，高质量注释数据的成本是整个训练过程中的主要瓶颈。人工智能研究人员的首要任务之一是利用非结构化数据开发自学习机制，以低成本扩展通用人工智能系统的研发。实际上，不可能收集和标记各种不同的数据。为了解决这个问题，研究人员正在研究能够捕捉数据中细微差别的自监督学习（SSL）技术。在我们进入自我监督学习之前，让我们先了解一下用于构建智能系统的流行学习方法的一些背景知识。

1. 监督学习

• 一种流行的学习技术，用于在特定任务的标记数据上训练神经网络。您可以将监督学习视为一个教室，其中学生由老师教，并举出许多例子。例如，用于对象分类。
• 例如，我先跟网络说这是串葡萄，让他学会以后，随便拿另一串问他，他能回答我这是串葡萄！
  

2. 无监督学习

• 无监督学习是一种深度学习技术，用于在数据中查找隐式模式，而无需在标记数据上进行显式训练。与监督学习不同，