Self-Supervised Learning
Vad är Self-Supervised Learning?
Self-Supervised Learning (självövervakad inlärning) är en metod inom maskininlärning där modeller lär sig från omärkta data genom att generera sina egna träningsetiketter. Tekniken används för att skapa robusta AI-modeller som kräver mindre manuellt arbete med datamärkning. Denna teknik är central för utvecklingen av avancerade språkmodeller och datorseendetillämpningar.
Användningsområden
Språkmodellering: Används för att träna modeller som GPT och BERT på stora textkorpusar.
Datorseende: Skapar robusta modeller för bildklassificering och objektigenkänning.
Prediktiv modellering: Förbättrar förmågan att förutsäga baserat på omärkta data.
Generativ AI: Bygger grunden för AI-modeller som kan skapa nytt innehåll.
Utforska AI med AIUC
Vill du förstå grunderna i hur AI-modeller tränas och utvecklas? Våra kurser som AI för nybörjare och AI på arbetsplatsen ger insikter i tekniker som self-supervised learning och deras praktiska tillämpningar.