자기지도학습

1. 정의

• 레이블 없는 원데이터로 부터 데이터 관계 통해 레이블 자동생성,  지도학습에 이용하는 비지도 학습기법
• 비지도학습 기법 중 하나로, 다수의 레이블이 존재하지 않는 원본 데이터로부터 레이블을 자동으로 생성하여 지도학습에 이용하는 학습
• 특징 ) 정답 레이블 없이 학습 가능,  3D 시각 데이터 분야 적용 활발
• 필요성 ) 데이터 수집의 한계, 데이터 가공 비용, 데이터 편향성 

 

2. 학습 절차 및 종류

가. 학습 절차

나. 자기지도 학습 종류  -  영문대자 오간 공시 뵬 자

•  영상 재건/생성 기반
  • 오토인코더 기반 : 디노이징(Denoising), 색상화
  • GAN 기반 : 이미지복원, 초해상도 복원(SRGAN)
• 문맥 이용 프리텍스트 테스크 기반
  • 공간적 관계 기반 : Exampler CNN, Relative Position
  • 시간적 관계 기반 : Frame Order, Video Colorization
• 대조학습 기반
  • BYOL(Google DeepMind, Bootstrap Your Own Latent)
• 자연어처리
  • 자연어처리( BERT, GPT-3 )

 

3. 지도/비지도/자기지도 특징 비교