コントラスト学習は、データ間の類似性と相違性を学習することで、特徴を効率的に抽出するAI技術です。この手法は自己教師あり学習の一種であり、大量の未ラベルデータを活用できる点が特徴です。代表的なアルゴリズムとしてSimCLRやBYOLが挙げられます。
目次
重要性
コントラスト学習は、ラベル付きデータが限られている状況で高性能な特徴抽出を実現するため、特に画像認識や自然言語処理分野で重要な役割を果たします。この技術を活用することで、データの前処理やラベリングのコストを削減し、より効率的なAI開発が可能になります。
用語の使われ方
コントラスト学習を利用するには、データポイントをペアで比較し、それぞれの類似性を学習させます。具体的には、SimCLRではデータ拡張を用いて正例と負例を生成し、特徴を学習します。実装にはPyTorchやTensorFlowが一般的で、大規模なデータセットを効率的に処理するためにGPUを活用することが推奨されます。
