Самоконтролируемое обучение (Self-Supervised Learning) — это метод обучения, при котором модели обучаются на неразмеченных данных путем решения автоматически сгенерированных задач.
При этом части данных используются в качестве входных, а другие части — в качестве цели, например, предсказание отсутствующих областей изображения или дополнение текстов.
Этот подход позволяет обучать представления без необходимости в ручных метках.
Самоконтролируемое обучение часто используется как предварительное обучение для инициализации моделей общими знаниями для последующих, специфических задач.
Его применяют в таких областях, как компьютерное зрение, обработка речи и робототехника, чтобы повысить эффективность использования данных и улучшить обобщение.