Self Supervised Learning(자기지도학습) 자기지도 학습은 기계 학습의 한 방법으로, 명시적인 인간의 레이블 없이 입력 데이터의 일부를 다른 부분으로부터 예측하도록 모델을 학습시키는 것입니다. 이 방식은 데이터로부터 자동으로 레이블을 생성하며, 예측 작업 또는 입력 데이터의 재구성을 통해 이루어집니다. 전이 학습에 대한 설명은 다음과 같습니다:저수준 특징: 데이터의 기본적인 패턴이나 속성입니다. 예를 들어 이미지의 경우, 이는 가장자리, 색상, 또는 질감을 포함할 수 있습니다.고수준 특징: 네트워크가 깊어질수록 더 복잡하고 추상적인 특징을 학습합니다. 이러한 특징은 보다 복잡한 데이터의 측면, 예를 들어 이미지에서 특정 객체의 형태 등을 나타냅니다.분류기: 일반적으로 신경망의 마지막 부분..
