Meta AI 发布 Data2vec v2.0：用于机器学习任务的自监督学习工具
自我监督学习是一种无监督教育，其中学习任务是根据未标记的原始数据构建的。 监督学习可能是有效的，但需要大量标记信息。 很难获得高质量的数据，而且会占用大量资源，尤其是当您处理更复杂的任务时，例如对象检测或实例分割。
自监督学习是一种自监督学习方法，旨在从未标记的数据中学习有用的表示，并用较少的标签对其进行细化，以执行下游任务，例如图像分类或语义分割。
人工智能的许多最新进展都是基于自我监督学习。 现有算法适用于特定模态（例如图像或文本），并且它们需要大量计算机资源。 人类的学习速度比人工智能快得多，而且他们可以从各种来源学习。
来源和详细信息：
Meta AI Releases Data2vec 2.0: An Efficient Self-Supervised Learning For Machine Learning Tasks