Пользователь хочет понять self-supervised learning в контексте Machine Learning Foundations и применить это к практической работе по AI governance или комплаенсу.
Self-supervised learning — это подход machine learning, который создает training signals из самих unlabeled data. Он превращает аспекты unsupervised problem в supervised learning путем генерации surrogate labels, что полезно, когда labeled data мало, а unlabeled data много.
Материал в разработке
Этот ответ сейчас готовится. Загляните позже за полной версией.