ScholarGate
Asistents
Machine learningMachine learning

Pašuzraudzības apmācība

Pašuzraudzības apmācība (SSL) ir mašīnmācīšanās paradigma, kas ģenerē savu uzraudzības signālu tieši no nenosauktiem datiem, definējot palīguzdevumu (pretext task) — piemēram, paredzot maskētus vārdus, rotējot attēlus vai kontrastējot papildinātus skatus — un izmanto apgūtās reprezentācijas kā spēcīgu sākumpunktu turpmākajiem uzdevumiem ar minimālu nosauktu piemēru skaitu.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Pašuzraudzības apmācība
Mācīšanās ar maziem para…Daudzpusīgā apguvePārneses apmācībaFederated Active Learnin…Aktīvā mācīšanās ar pašu…Kontrastīvā mācīšanās NLPEnsemble Self-supervised…Ensemble Semi-supervised…Metriskā apguveTiešsaistes apguve

+30 more

Avoti

  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 ↗

Kā citēt šo lapu

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side →

Uz to atsaucas

Federated Active Learning (Federated Active Learning)Aktīvā mācīšanās ar pašuzraudzītu mācīšanosKontrastīvā mācīšanās NLPEnsemble Self-supervised LearningEnsemble Semi-supervised LearningMācīšanās ar maziem paraugu skaituMetriskā apguveTiešsaistes apguvePašuzraudzītā mācīšanās tiešsaistēTiešsaistes daļēji uzraudzītā apguveRegularizēta mazskaitlīgu paraugu apguveRegularizēta pusuzraudzīta apmācībaPašuzraudzītā aktīvā mācīšanāsPašuzraudzītā autoenkodera anomāliju noteikšanaPašuzraudzīta palielināšana (Self-supervised Boosting)Pašuzraudzītā DBSCANPašuzraudzītā federatīvā apmācībaPašuzraudzēts Gausa processPašuzraudzītā momentu segmentācijaPašuzraudzīta K-meansPašuzraudzīta k-tuvāko kaimiņu metodePašuzraudzītā LightGBMLogistiskā regresija ar pašuzraudzībuPašuzraudzības metriskā apguvePašuzraudzītājs Naive BayesPašuzraudzītā viena klašu SVMPašuzraudzības kārtībā apmācīts Random ForestPašuzraudzības sVMSPašuzraudzītā pārneses apmācībaPuss-uzraudzīta federatīvā apmācībaDaļēji uzraudzīta maz-paraugu mācīšanāsPuspašvadāmā gradientu pastiprināšanaDaudzpusīgā apguveIevads puspārraudzītā metrikas apguvēDaļēji uzraudzīta pārsūtīšanas mācīšanāsBalsojošs ansamblis ar daļēji uzraudzītu apmācībuPārneses apmācībaVāji uzraudzīta semantiskā segmentācijaVāji uzraudzīta tekstu kopsavilkumu veidošanaVāji uzraudzīts vīziju transformators

Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →

ScholarGate — Self-supervised Learning (Self-supervised Learning (Pretext-task Representation Learning)). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/machine-learning/self-supervised-learning · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026