自己監督学習

自己監督学習（Self-Supervised Learning: SSL）は、大量のラベルなしデータを活用するために、データ自体に内在する構造や特徴からラベルを生成し、それによってモデルを教師あり学習のように訓練することを目指しています。このアプローチは、アノテーションのコストを効果的に削減しながら、モデルがデータから潜在的な特徴を学ぶ能力を向上させ、特に点群登録などのコンピュータビジョンタスクにおける表現学習に広く応用されています。