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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..

머신러닝 분야에서 자기 지도 학습 (Self-Supervised Learning)은 레이블링되지 않은 대량의 데이터를 활용하여 모델을 훈련시키는 혁신적인 기술이다. 이 기술은 지도 학습 (Supervised Learning)의 한계를 극복하고, 다양한 실제 문제에 적용될 수 있는 강력한 솔루션을 제공한다. 이 글에서는 자기 지도 학습의 개념, 원리, 장점, 단점, 그리고 실제 활용 사례를 심도 있게 다룬다.🧠 자기 지도 학습의 정의 및 배경자기 지도 학습 (Self-Supervised Learning, SSL)은 레이블 (Label)이 없는 데이터, 즉 비지도 학습 (Unsupervised Learning)의 일종이다. 하지만, 전통적인 비지도 학습과는 다르게, 데이터 자체에서 생성된 가짜 레이블 (P..