Odborné vysvětlení: Samořídicí učení je technika strojového učení, kde model generuje vlastní trénovací signály z neoznačených dat. Využívá přirozené struktury nebo souvislosti v datech k vytvoření úkolů pro učení. Metody zahrnují predikci maskovaných částí vstupu, kontrastivní učení a rekonstrukční úkoly. Cílem je naučit se užitečné reprezentace dat bez potřeby rozsáhlého manuálního označování, což vede k lepší generalizaci a efektivnějšímu využití velkých neoznačených datasetů.
Vysvětlení pro laiky: Samořídicí učení je jako když se počítač učí rozumět světu tím, že si sám klade hádanky nebo úkoly. Představte si, že se učíte cizí jazyk ne tím, že by vám někdo překládal každé slovo, ale tím, že se snažíte uhodnout chybějící slova v textu nebo spojujete související obrázky a texty. Počítač podobně hledá vzory a souvislosti v datech, aby se naučil je lépe chápat, aniž by mu někdo musel říkat, co přesně každá část dat znamená.
Self-supervised Learning is a machine learning technique where the model generates its own training signals from unlabeled data. It leverages the natural structure or relationships in the data to create learning tasks. Methods include predicting masked parts of the input, contrastive learning, and reconstruction tasks. The goal is to learn useful data representations without the need for extensive manual labeling, leading to better generalization and more efficient use of large unlabeled datasets.
