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生成AIの進化を支える「自己教師あり学習」：基礎から応用例まで
※本稿は自己教師あり学習の概略を紹介するものです。読者対象としては、機械学習における「教師あり学習... ※本稿は自己教師あり学習の概略を紹介するものです。読者対象としては、機械学習における「教師あり学習」「教師なし学習」「深層学習」などをある程度理解しており、自己教師あり学習について、これから学びたい方を想定しています。 始めに 株式会社松尾研究所インターン生のTomoYamaです。本稿では、生成AI（ChatGPTなど）の進化を支える技術の一つ、「自己教師あり学習（Self-Supervised Learning: SSL）」について概観します。本節では、簡単に背景をお伝えします。 まず従来の機械学習の分野では、入力（データ）とそれに対応する出力（ラベル）のペアを用いる「教師あり学習」が広く利用されてきました。例えば、画像（データ）そのもののクラス（ラベル）を判定する分類タスクや、時系列（データ）から将来の値（ラベル）を見積もる回帰タスクなど、各タスクごとに正確なラベルが必要とされます。
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