Self-Supervised Transfer

Self-Supervised Learning

Paradigme d'apprentissage où un modèle apprend des représentations à partir de données non étiquetées en créant des tâches de supervision artificielles. Cette approche permet de tirer parti de vastes quantités de données sans annotation manuelle coûteuse.

← Retour