Qu'est-ce que Apprentissage auto-supervisé?

Modèles d'apprentissage à partir de données non étiquetées sans résultats cibles explicites.

Un enregistrement indiquant d'où proviennent les données, comment elles ont été transformées et où elles sont utilisées.

Une configuration de formation dans laquelle un modèle s'améliore en générant des données via des interactions ou des compétitions avec des copies de lui-même.

Des approches de formation qui permettent à un modèle de continuer à apprendre de nouvelles données sans oublier les connaissances antérieures.

Processus d'attribution de balises ou de sorties cibles à des données brutes pour un apprentissage supervisé.

Prédire l'objectif de l'utilisateur à partir d'une requête texte pour l'acheminer correctement.