自己教師あり学習 (self-supervised learning, SSL) は、ラベル付けされていないデータを使って、下流の学習タスクに役立つ表現を獲得するための機械学習のパラダイムとその手法です。従来の教師あり学習では、人間がラベル付けしたデータが必要でしたが、自己教師あり学習では、ラベル付けされていないデータから学習することができます。
特徴
- ラベル付けされていないデータを使用する: 従来の教師あり学習と異なり、人間がラベル付けしたデータがなくても学習できます。これは、データ収集のコストを大幅に削減できるため、大きな利点となります。
- 汎化性能の向上: 自己教師あり学習で学習したモデルは、下流の学習タスクに対して優れた汎化性能を示すことが期待できます。これは、ラベル付けされていないデータから学習することで、データの潜在的な構造をより深く理解できるためです。
- 様々なタスクに適用可能: 画像認識、自然言語処理、音声認識など、様々なタスクに適用できます。
代表的な手法
- Contrastive Learning: データ同士を比較し、同じ種類のデータを同じもの、違う種類のデータを違うものに分類する学習法です。
- Masking: 画像の一部をマスクし、マスクされた部分を推測する学習法です。
- Rotation Prediction: 画像を回転させ、元の画像と回転後の画像を一致させる学習法です。
応用例
- 画像認識: 画像分類、物体検出、画像キャプション生成など
- 自然言語処理: テキスト分類、感情分析、機械翻訳など
- 音声認識: 音声認識、音声合成、話者認識など
課題
- 学習タスクの設計: 自己教師あり学習では、学習タスクをうまく設計することが重要です。適切な学習タスクを設計しなければ、モデルがうまく学習できない可能性があります。
- 計算コスト: 自己教師あり学習は、従来の教師あり学習よりも計算コストが高くなる場合があります。
今後の展望
自己教師あり学習は、まだ発展途上の分野ですが、近年注目を集めており、多くの研究が行われています。今後、自己教師あり学習の手法がさらに発展し、様々なタスクに適用されることで、機械学習の性能が大きく向上することが期待されています。
関連資料
- 自己教師あり学習 – Wikipedia: https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E5%B7%B1%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%81%82%E3%82%8A%E5%AD%A6%E7%BF%92
- 2020年超盛り上がり！自己教師あり学習の最前線まとめ！ – Qiita: https://qiita.com/omiita/items/a7429ec42e4eef4b6a4d
- 脱・人力アノテーション！自己教師あり学習による事前学習手法と自動運転への応用 – Zenn: https://zenn.dev/turing_motors/articles/4247435fcc8ace