인공지능 분야에서 혁신적인 학습 방법으로 주목받고 있는 자기지도학습(Self-Supervised Learning)은 레이블이 없는 데이터에서도 효과적인 학습이 가능한 새로운 패러다임입니다. 전통적인 지도학습과 달리, 자기지도학습은 데이터 자체에서 학습 신호를 생성하여 모델을 훈련시키는 방식을 채택하고 있습니다.자기지도학습의 핵심은 데이터로부터 자동으로 생성되는 '의사 레이블(pseudo-label)'에 있습니다. 이 학습 방식은 특히 컴퓨터 비전과 자연어 처리 분야에서 큰 주목을 받고 있으며, 레이블링 작업에 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 장점이 있습니다.자기지도학습의 대표적인 기법 중 하나는 오토인코더(Autoencoder)입니다. 오토인코더는 입력 데이터를 압축했다가 다시 복원하는..
