El usuario quiere entender el aprendizaje autosupervisado en el contexto de los fundamentos de aprendizaje automático y aplicarlo a trabajos prácticos de gobernanza o cumplimiento en IA.
El aprendizaje autosupervisado es un enfoque de aprendizaje automático que crea señales de entrenamiento a partir de los propios datos no etiquetados. Convierte aspectos de un problema no supervisado en aprendizaje supervisado mediante la generación de etiquetas sustitutas, lo que resulta útil cuando los datos etiquetados son escasos pero los datos no etiquetados son abundantes.
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