Máquina de Vectores de Soporte Autosupervisada

Una Máquina de Vectores de Soporte Autosupervisada (Self-supervised Support Vector Machine) combina el preentrenamiento autosupervisado —aprendizaje de representaciones a partir de datos no etiquetados mediante tareas pretexto— con un clasificador de Máquina de Vectores de Soporte (SVM) entrenado sobre las características resultantes. Este enfoque híbrido permite un sólido rendimiento de clasificación incluso cuando los datos etiquetados son escasos, al aprovechar la estructura incrustada en grandes conjuntos de datos no etiquetados antes de aplicar el objetivo de maximización de margen del SVM.