Facebook 首席人工智能科学家Yann LeCun 在一篇博文中表示，自监督学习是“在 人工智能系统中构 荷兰电报数据库 建背景知识和近似常识的最有前途的方法之一”。这种常识，即“人工智能的暗物质”，可以帮助人类在不需要过长的学习期的情况下获得新技能。
自动贴标
自监督学习（SSL）是一种自动标记训练数据的学习方法。
与无监督学习不同
SSL 仍然基于注释和元数据，但这些元数据是由 AI 系统通过利用数据的底层结构及 墨西哥电话号 其关系自主生成的。
该技术通常包括获取输入数据集并隐藏其中的一部分。然后，SSL 算法必须分析仍然可见的数据，以预测隐藏的数据（或隐藏数据的某些属性）。在此过程中，它会创建使其能够学习的标签。
自监督学习有几个好处。第一个好处很明显，因为数据标记是监督学习的一个主要瓶颈。
为了提高效率，机器学习算法（尤其是深度算法）需要大量事先由人类选 移动应用程序已成为此次活动的重要组成部分 择和注释的数据。
这是一个极其漫长且昂贵的过程
些领域，例如医学，需要特定的专业知识，而且有时数据稀缺，因此这个过程可能非常复杂。
SSL 可以避免这个障碍，，无需管理或手动标记。
正如Facebook 所强调的那样，这种方法还可以限制这些阶段可能出现的偏见的编码，有时还可 西班牙比特币数据库 以改善标签（例如在医学成像中）。
广义上讲，SSL 使人工智能社区能够处理更大、更多样化的数据集，以及更快地创建和部署模型。