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🧠 컨트라스티브 러닝: 딥러닝의 새로운 지평컨트라스티브 러닝(Contrastive Learning)은 딥러닝(Deep Learning) 분야에서 최근 각광받는 학습 방법 중 하나이다. 이 방법은 데이터의 유사성(Similarity)과 비유사성(Dissimilarity)을 학습하여 모델이 데이터의 특징을 더 잘 이해하도록 돕는다. 특히, 레이블이 없는 데이터(Unlabeled Data)를 활용하여 효율적인 학습을 가능하게 한다는 점에서 큰 장점을 가진다.💡 컨트라스티브 러닝의 기본 개념: 유사성과 비유사성컨트라스티브 러닝의 핵심 아이디어는 '유사한 것은 가깝게, 비유사한 것은 멀게' 학습하는 것이다. 모델은 두 개의 데이터 샘플(Sample)을 입력으로 받아, 그들이 서로 유사한지(Positive Pa..

딥러닝 분야에서 Self-Supervised Learning (자율 학습)은 레이블이 없는 대량의 데이터를 활용하여 모델을 훈련시키는 강력한 기술입니다. 이 방식은 지도 학습의 한계를 극복하고, 다양한 문제에 적용될 수 있는 유연성을 제공합니다. 💡 Self-Supervised Learning의 기본 개념Self-Supervised Learning은 모델이 스스로 데이터를 탐색하고, 데이터 자체의 구조를 이용하여 학습하는 방식을 말합니다. 이는 마치 어린아이가 주변 환경을 탐구하며 배우는 과정과 유사합니다. 모델은 데이터 내에서 숨겨진 패턴이나 관계를 찾아내고, 이를 통해 유용한 표현(representation)을 학습합니다. 예를 들어, 이미지 데이터에서 일부를 가리고 나머지 부분을 통해 가려진 부..