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Selbstüberwachtes Lernen

Selbstüberwachtes Lernen (SSL) ist ein Paradigma des maschinellen Lernens, das sein eigenes Überwachungssignal direkt aus unbeschrifteten Daten generiert, indem es eine hilfsweise vorgeschaltete Aufgabe (pretext task) definiert – wie z. B. das Vorhersagen maskierter Wörter, das Rotieren von Bildern oder das Kontrastieren augmentierter Ansichten – und die gelernten Repräsentationen als leistungsstarken Ausgangspunkt für nachgelagerte Aufgaben mit minimalen beschrifteten Beispielen verwendet.

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Quellen

  1. LeCun, Y. & Misra, I. (2022). Self-supervised learning: The dark matter of intelligence. Meta AI Blog. https://ai.facebook.com/blog/self-supervised-learning-the-dark-matter-of-intelligence/ link
  2. Self-supervised learning. Wikipedia. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Learning (Pretext-task Representation Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/self-supervised-learning

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Referenziert von

ScholarGateSelf-supervised Learning (Self-supervised Learning (Pretext-task Representation Learning)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/machine-learning/self-supervised-learning · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026