自监督学习（Self-supervised Learning）是一种机器学习范式，其中模型通过数据自身的内在结构来学习特征表示，而无需依赖外部人工标注的标签。在这种方法中，数据被重新组织以创建伪监督信号，例如通过预测输入数据的缺失部分或上下文关系，从而使模型能够从未标注数据中自主学习并提取有用信息。
在AI产品开发的实际落地中，自监督学习因其能高效利用海量未标注数据而备受青睐。例如，在自然语言处理领域，BERT等模型通过掩码语言模型任务进行预训练，显著提升了问答和情感分析等下游任务的性能；在计算机视觉应用中，对比学习方法如SimCLR通过比较同一图像的不同增强视图来学习鲁棒表示，降低了产品对昂贵标注数据的依赖，加速了模型部署并增强了泛化能力。
免费资料
请填写下表，我们将免费为您寄送考试大纲和课程学习资料（电子版）。