Aprendizagem autossupervisionada

O aprendizado autossupervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina na qual um sistema usa dados de entrada para criar um modelo preditivo no qual nenhuma intervenção humana é necessária para rotular os dados. Ele funciona usando dados não estruturados para ajudar a máquina a identificar padrões, correlações e tendências que podem ser usados para classificar e prever com precisão novos dados. Em contraste com o aprendizado supervisionado, que exige a intervenção humana para rotular os dados, o aprendizado autossupervisionado permite que um sistema aprenda sem nenhuma intervenção manual.

O conceito de aprendizado autossupervisionado surgiu do aprendizado por reforço, que foi desenvolvido pela primeira vez no final da década de 1950. Desde então, ele se transformou em seu próprio campo de estudo e passou a ser amplamente utilizado em várias aplicações práticas em áreas como visão computacional, processamento de linguagem natural, robótica e bioinformática.

O aprendizado autossupervisionado se divide em duas categorias principais: aprendizado pré-treinado e on-line. O aprendizado pré-treinado usa conjuntos de dados existentes para criar um modelo preditivo, enquanto o aprendizado on-line atualiza continuamente seus modelos à medida que adquire novos dados.

O aprendizado autossupervisionado pré-treinado funciona pegando um conjunto de dados rotulados e treinando um modelo nele. O modelo é então usado para identificar padrões nos novos dados e fazer previsões com base nesses padrões. Essa abordagem é usada para conjuntos de dados que são muito grandes para serem rotulados por humanos, como conjuntos de dados de imagens para aplicativos de visão computacional.

O aprendizado autossupervisionado on-line, também conhecido como aprendizado por reforço, é um tipo de aprendizado de máquina no qual um sistema é treinado para ajustar seu comportamento com base no feedback que recebe de seu ambiente. Esse tipo de aprendizagem permite que um sistema aprenda com o tempo e se adapte a novas situações e dados.

O aprendizado autossupervisionado pode ser usado em uma variedade de aplicações, desde a visão computacional até o processamento de linguagem natural e a robótica. É uma ferramenta avançada que tem muitos usos potenciais e provavelmente se tornará uma parte ainda mais importante do aprendizado de máquina nos próximos anos.