自己教師あり学習とは、データにラベルがない場合でも、自分自身でラベルを生成しながら学習を進めるAI技術です。従来の教師あり学習と異なり、膨大な未ラベルデータを活用できる点が特徴です。たとえば、テキストの文脈を理解するためのBERTやGPTシリーズなどで使用されています。
目次
重要性
自己教師あり学習は、ラベル付きデータの準備が困難な状況で非常に有用です。この技術により、大量の未ラベルデータを活用し、高度なモデルを構築できます。これにより、データ収集やラベル付けのコストを大幅に削減し、新しい領域でのAI応用を加速する可能性を秘めています。
用語の使われ方
自己教師あり学習を実践するには、まず事前学習として大規模な未ラベルデータを使用し、自己生成ラベルを作成します。その後、得られたモデルを特定のタスクに転移させるのが一般的です。実装にはPyTorchやTensorFlowなどを使用し、例えばContrastive LearningやMasked Language Modelといった技術を活用します。
