| 日本語 | 自己教師あり学習 |
|---|---|
| English | Self-supervised Learning |
| 中文 | 自监督学习 |
自己教師あり学習とは
自己教師あり学習は、データの一部を隠して残りから予測させるなど、データ自体から学習課題を作り出して学ぶ手法です。人手のラベルなしで大量のデータから汎用的な特徴を獲得でき、基盤モデルの事前学習に広く使われています。製造業では、ラベルの少ない画像やセンサーデータを活用する手段として注目されています。
Definition (English)
A method that creates its own training tasks from the data, for example by hiding part of an input and predicting it. It allows learning general features from large unlabeled datasets and underlies foundation model pre-training.
释义（中文）
从数据本身构造学习任务（如遮住部分输入再预测）的学习方法。无需人工标注即可从海量数据中学习通用特征，是基础模型预训练的常用方法。
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出典表記の例
株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：自己教師あり学習」https://mfg-ai.com/terms/self-supervised-learning（CC BY 4.0）
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<blockquote cite="https://mfg-ai.com/terms/self-supervised-learning"> <p>自己教師あり学習は、データの一部を隠して残りから予測させるなど、データ自体から学習課題を作り出して学ぶ手法です。</p> <footer>出典：<a href="https://mfg-ai.com/terms/self-supervised-learning">株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：自己教師あり学習」</a>（<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>）</footer> </blockquote>
この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。