とは何ですか 自己教師あり学習?

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。

データがどこから来たのか、どのように変換されたのか、どこで使用されたのかの記録。

モデル自体のコピーとの相互作用や競合を通じてデータを生成することでモデルが向上するトレーニング設定。

モデルが事前の知識を忘れることなく新しいデータから学習し続けることができるトレーニング アプローチ。

教師あり学習のために生データにタグまたはターゲット出力を割り当てるプロセス。

テキストクエリからユーザーの目的を予測し、正しくルーティングします。