SSL事前学習

SSL事前学習とは、Self-Supervised Learningの略称であり、日本語では自己教師あり事前学習と呼ばれる機械学習の手法です。人間が手動でデータを分類したラベル付与を行わない、膨大な未ラベルデータそのものからデータ構造や規則性を自習的に見つけ出し、特徴量を抽出する能力をモデルに獲得させます。このプロセスによって得られたモデルの初期重みを利用することで、その後のタスクにおいて少ないラベル付きデータでも高精度な予測性能を実現することが可能です。近年、自然言語処理や画像認識などの幅広い分野で基盤モデルの構築に不可欠な技術として広く採用されています。この手法は、大量のデータからデータ自身が持つ特徴や関係性を自律的に見つけ出すため、人間の主観的なバイアスが入りにくいという利点もあり、近年の人工知能研究において基礎的なアプローチとして位置づけられています。