O que significa "Perda auto-supervisionada"?

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A perda auto-supervisionada é uma técnica usada em aprendizado de máquina pra ajudar os modelos a aprenderem com dados que não têm rótulos. Em vez de precisar que uma pessoa marque os dados com rótulos, o modelo cria seus próprios rótulos analisando os dados e encontrando padrões.

Esse método é útil quando não tem exemplos rotulados suficientes pra treinar. Gerando seus próprios rótulos, o modelo ainda consegue melhorar seu desempenho e fazer previsões melhores.

A perda auto-supervisionada incentiva o modelo a comparar diferentes pedaços de dados e aprender com eles. Assim, ele pode ganhar informações úteis mesmo quando tem só uma quantidade pequena de dados rotulados.

Em alguns casos, isso pode acelerar o processo de aprendizado, levando a resultados melhores em menos tempo. É especialmente útil em áreas como reconhecimento visual, onde entender imagens sem muitos rótulos pode ser complicado.