とは何ですか データのラベル付け?

明示的なターゲット出力を持たない、ラベルのないデータからのパターンの学習。

歪んだデータ、仮定、またはモデリングの選択によって引き起こされるモデル出力の体系的な不公平。

生データをモデルが使用できる有益な特徴に変換します。

テキスト、画像、音声などの複数のデータ型を処理または生成できるモデル。

マスクされた部分または変換された部分を予測することにより、ラベルのないデータから表現を学習します。

入力を既知の出力にマッピングするラベル付きの例を使用してモデルをトレーニングします。