Selbstüberwachtes Lernen mit Schwarmintelligenz kombiniert Prinzipien des selbstüberwachten Lernens mit Techniken, die von kollektiven Verhaltensmustern in Schwärmen inspiriert sind.
In solchen Systemen arbeiten mehrere Agenten oder Modelle dezentral zusammen, um durch gegenseitigen Informationsaustausch und Koordination latente Strukturen in Daten zu erkennen.
Die Agenten generieren eigenständig Pseudolabels oder Aufgaben, die sie gegenseitig verwenden, um ihre Repräsentationen zu verbessern.
Typische Mechanismen sind Kommunikation, Konsensfindung und kollektive Entscheidungsprozesse, die eine robuste und adaptive Lernumgebung schaffen.
Diese Ansätze sind besonders nützlich, wenn Daten verteilt oder heterogen sind und zentrale Beschriftungen fehlen.