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＃04:自己教師あり学習の広がり
このチャプターでは、自己教師あり学習の広がりについて学習します。
深層学習が抱えていたデータコストの問題に対するアプローチとして注目を集めたのが、自己教師あり学習です。
【自己教師あり学習】
データそのものが持つ情報を擬似的なラベルとして利用し、モデルが自ら課題を生成して解くことで、データの内在する構造を学習する手法。
【穴埋め問題】
「the cat is ＿＿ the mat」のように、文の一部を意図的に隠し、モデルにその欠損部分を予測させるタスク。
【ラベル付け不要】
人手によるラベル付けを必要とせず、Web上に存在するテキストや画像といった膨大な非構造化データを直接的に学習資源として活用できる。
【多様なモダリティへの展開】
言語データに限らず、画像、音声、ロボティクスなど、さまざまな分野に応用が広がっている。