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비지도학습
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== 자기지도학습(self-supervised learning) == [include(틀:생성형 인공지능 관련 문서)] 최근에는 사람이 직접 레이블링하는 대신 컴퓨터가 임의로 직접 레이블을 지정해 학습할 수 있는 문제[* 예를 들어 이미지에 생긴 노이즈를 제거하는(denoising) 문제. 이 경우 데이터로 이미지만 잔뜩 주어지면 노이즈 낀 이미지는 그냥 원본 데이터셋에 노이즈를 뿌리는 것으로 만들 수 있고 이 경우 노이즈를 만든 이미지가 입력, 원본 이미지가 레이블이 된다. 즉 레이블이 주어지지 않은 데이터를 사용한 비지도 학습이지만 실제 학습은 직접 주어진 레이블을 사용하는 지도 학습으로 이루어진다. 해당 학습법의 대표적인 예시로 이미지의 전반적 특징(feature)을 추출하기 위해 이미지를 저차원인 특징 벡터로 인코딩시키고 그 특징 벡터를 디코딩하여 원본 이미지와 같은 이미지를 출력하게 만드는 [[오토인코더]](autoencoder)가 있다.]는 자기지도학습(self-supervised learning)이라는 용어로 따로 분류하고 있다.
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