テクノロジ系 / 基礎理論
自己教師あり学習
自己教師あり学習は、正解ラベルなしのデータから、自動的に問題を作って学習する方法です。
もう少し詳しく
人が正解を付けなくても、データの一部を隠して残りから当てさせるなど、データ自身から学習用の問題と答えを自動的に作って学ぶ方法です。大量の未ラベルデータを活用でき、大規模言語モデルの事前学習などで使われます。ラベル付けの手間を抑える学習方法です。
試験での見方
例：文章の一部を隠して当てさせるなど、データから問題を自作して学びます。
テクノロジ系 / 基礎理論
自己教師あり学習は、正解ラベルなしのデータから、自動的に問題を作って学習する方法です。
人が正解を付けなくても、データの一部を隠して残りから当てさせるなど、データ自身から学習用の問題と答えを自動的に作って学ぶ方法です。大量の未ラベルデータを活用でき、大規模言語モデルの事前学習などで使われます。ラベル付けの手間を抑える学習方法です。
例：文章の一部を隠して当てさせるなど、データから問題を自作して学びます。
データ自身から問題を作り学ぶ点が核心です。大量の未ラベルデータの活用、事前学習との関連が問われます。