表現学習

表現学習は、機械学習の手法の一つで、アルゴリズムが生データから意味のあるパターンを抽出し、理解しやすく扱いやすい表現を作り出すプロセスです。これらの表現は、解釈可能性を高めたり、隠れた特徴を明らかにしたり、転移学習に使用したりすることができます。表現学習は、画像分類や検索などの基本的なタスクにおいて重要な役割を果たしています。監督付き表現学習は、ラベル付きデータを使用して他のタスクを解決するための表現を学習します。一方、非監督付き表現学習は、ラベルなしデータから表現を学習することで、新しいタスクに取り組む際のラベル付きデータの必要性を低減します。最近では、自己教師あり学習が非監督付き表現学習の主要な推進力となり、特にコンピュータビジョンと自然言語処理の分野で注目を集めています。