要約:
- 自己教師なし学習というアプローチは、データを使用せずにAIモデルをトレーニングする方法を提供する。
- 自己教師なし学習は、ラベルのないデータセットからパターンや構造を抽出することができる。
- これにより、データが不足している場合でも効果的なモデルを構築することができる。
- 自己教師なし学習の応用例として、クラスタリング、異常検知、次元削減などがある。
感想:
自己教師なし学習は、ラベルのないデータから有用な情報を引き出すための重要な手法であり、データが不足している状況でも有効なモデルを構築することができる点が魅力的です。クラスタリングや異常検知などの応用例も多岐にわたり、様々な領域で活用される可能性があります。
元記事: https://www.mk.co.kr/en/it/11172587