4.1.3 자기 지도 학습

 자기 지도 학습(self-supervised learning)은 지도 학습의 특별한 경우지만 별도의 범주로 할 만큼 충분히 다릅니다. 자기 지도 학습은 지도 학습이지만 사람이 만든 레이블을 사용하지 않습니다. 즉 학습 과정에 사람이 개입하지 않는 지도 학습이라고 생각할 수 있습니다.(학습이 무언가에 지도되어야 하므로) 레이블이 여전히 필요하지만 보통 경험적인 알고리즘(heuristic algorithm)을 사용해서 입력 데이터로 부터 생성합니다. 예를 들어 오토인코더(autoencoder)가 잘 알려진 자기 지도 학습의 예입니다. 여기에서 생성된 타깃은 수정하지 않은 원본 입력입니다. 같은 방식으로 지난 프레임이 주어졌을 때 비디오의 다음 프레임을 예측하는 것이나, 이전 단어가 주어졌을 때 다음 단어를 예측하는 것이 자기 지도학습의 예입니다( 이 경우에는 미래의 입력 데이터로 부터 지도되기 때문에 시간에 따른 지도학습(temporally superviesed learnintg)입니다). 지도 학습, 자기 지도  학습, 비지도학습의 구분은 가끔 모호할 수 있습니다. 이 범주들은 명확한 경계가 없고 연속적입니다. 자기 지도 학습 메커니즘과 애플리케이션 측면 중 어디에 중점을 두는지에 따라 지도 학습 또는 비지도 학습으로 재해석 될 수 있습니다.

지도 학습이 광범위한 산업계의 애플리케이션에 적용되어 오늘날 딥러닝의 대부분을 차지하고 있기 때문에 이 책에서는 특히 지도학습에 집중하겠ㅅ브니다. 책의 후반부에서 자기 지도 학습에 대해 잠깐 살펴봅니다.