L’utilisateur veut comprendre l’apprentissage auto-supervisé dans le contexte des fondements de l’apprentissage automatique et l’appliquer à des travaux pratiques de gouvernance ou de conformité de l’IA.
L’apprentissage auto-supervisé est une approche d’apprentissage automatique qui crée des signaux d’entraînement à partir des données non étiquetées elles-mêmes. Il convertit certains aspects d’un problème non supervisé en apprentissage supervisé en générant des étiquettes de substitution, ce qui le rend utile lorsque les données étiquetées sont rares mais que les données non étiquetées sont abondantes.
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