نوع من التعلم تحت الإشراف الذاتي (self-supervised learning) يكون مفيدًا بشكل خاص عندما تكون جميع الشروط التالية صحيحة:
• نسبة الأمثلة غير المسماة (unlabeled examples) إلى الأمثلة المسماة (labeled examples) في مجموعة البيانات عالية.
• هذه مشكلة تصنيف (classification).
يعمل التدريب الذاتي من خلال التكرار على الخطوتين التاليتين حتى يتوقف النموذج عن التحسن:
• استخدم التعلم الآلي الخاضع للإشراف (supervised machine learning) لتدريب نموذج على الأمثلة المسماة.
• استخدم النموذج الذي تم إنشاؤه في الخطوة 1 لإنشاء تنبؤات (تسميات) على الأمثلة غير المسماة، ونقل تلك التي توجد فيها ثقة عالية في الأمثلة المسماة مع التسمية المتوقعة.
لاحظ أن كل تكرار للخطوة 2 يضيف المزيد من الأمثلة المسماة للخطوة 1 للتدريب عليها.
Self-training
التدريب الذاتي
