Kontrastive Lernverfahren sind Methoden im Bereich des maschinellen Lernens, bei denen ein Computer lernt, Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen Daten zu erkennen.
Das Ziel ist, ähnliche Dinge näher zusammen und unterschiedliche Dinge weiter auseinander zu bringen.
Man kann sich das vorstellen, wie wenn man verschiedene Tiere erkennt und lernt, welche sich ähnlich sehen und welche ganz verschieden sind.
Diese Verfahren helfen Computern, Muster zu verstehen, ohne dass sie viele Beispiele mit genauen Beschriftungen brauchen.
Kontrastives Lernen wird oft bei Bildern, Texten oder Sprache eingesetzt, um bessere Darstellungen der Daten zu erzeugen.