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.

Relaterade termer

Maskininlärning, Transformerarkitektur, Generativ AI

Relaterade artiklar

Vad är AI? En nybörjarguide till artificiell intelligens

AI och maskininlärning: Vad är skillnaden och hur samverkar de?