教師なし事前学習は、大量の未ラベルデータを使用してモデルの初期パラメータを設定し、その後、ラベル付きデータで微調整を行う学習方法です。この技術は、大規模なデータセットを持つ自然言語処理（NLP）や画像認識分野で広く活用されています。
目次
重要性
教師なし事前学習は、特にラベル付きデータが少ない場合に重要な役割を果たします。この手法により、モデルが未ラベルデータから重要なパターンを学び、微調整段階で効率的に学習を進めることができます。たとえば、BERTやGPTモデルはこの手法を使用して開発されています。
用語の使われ方
教師なし事前学習を行うには、まず大量の未ラベルデータを収集し、自己教師あり学習アルゴリズム（例：マスク言語モデル）を適用します。その後、ラベル付きデータで微調整（ファインチューニング）を実施します。Pythonでは、Hugging Face TransformersやTensorFlowが便利で、効率的な実装が可能です。
