pretext task 썸네일형 리스트형 Self-Supervised Learning: 비레이블 영상의 활용 기법 개요Self-Supervised Learning(SSL)은 인공지능과 컴퓨터 비전 분야에서 주목받고 있는 혁신적인 학습 방법론입니다. 레이블이 없는 대량의 데이터를 활용하여 모델이 스스로 학습할 수 있는 기법으로, 기존의 지도학습(Supervised Learning)이 가진 한계를 극복하는 새로운 패러다임을 제시합니다.Self-Supervised Learning의 핵심 개념기본 원리Self-Supervised Learning은 데이터 자체에서 감독 신호(supervision signal)를 생성하는 학습 방법입니다. 영상 데이터의 경우, 이미지의 일부를 가리고 나머지 부분으로부터 가려진 부분을 예측하거나, 이미지의 순서를 바꾸어 원래 순서를 맞추는 등의 방식으로 학습이 이루어집니다.기존 방법론과의 차이점.. 더보기 이전 1 다음
