¿Qué significa "Pérdida auto-supervisada"?

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La pérdida auto-supervisada es una técnica que se usa en el aprendizaje automático para ayudar a los modelos a aprender de datos que no tienen etiquetas. En lugar de necesitar que alguien etiquete los datos, el modelo crea sus propias etiquetas mirando los datos y encontrando patrones.

Este método es útil cuando no hay suficientes ejemplos etiquetados disponibles para el entrenamiento. Al generar sus propias etiquetas, el modelo puede seguir mejorando su rendimiento y hacer mejores predicciones.

La pérdida auto-supervisada anima al modelo a comparar diferentes piezas de datos y aprender de ellas. De esta manera, puede obtener información útil incluso cuando solo hay una pequeña cantidad de datos etiquetados.

En algunos casos, puede acelerar el proceso de aprendizaje, logrando mejores resultados en menos tiempo. Es especialmente útil en campos como el reconocimiento visual, donde entender imágenes sin muchas etiquetas puede ser un reto.