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Aprendizaje autosupervisado

El aprendizaje autosupervisado (SSL, por sus siglas en inglés) es un paradigma de aprendizaje automático que genera su propia señal de supervisión directamente a partir de datos sin etiquetar, definiendo una tarea pretexto auxiliar —como predecir palabras enmascaradas, rotar imágenes o contrastar vistas aumentadas— y utiliza las representaciones aprendidas como un potente punto de partida para tareas posteriores con un mínimo de ejemplos etiquetados.

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Fuentes

  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

Cómo citar esta página

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

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Citado por

ScholarGateSelf-supervised Learning (Self-supervised Learning (Pretext-task Representation Learning)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/machine-learning/self-supervised-learning · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026