在数据稀缺环境下探索自监督学习
原文英文，约700词，阅读约需3分钟。发表于：。In recent years, supervised learning has led to impressive breakthroughs in machine learning (ML) applications. However, it relies heavily on large, labeled datasets, which can be time-consuming...
自监督学习（SSL）是一种无需标签的数据学习方法，适合数据稀缺的环境。它通过生成任务帮助模型学习数据的内在模式，从而降低标注成本并提升泛化能力。SSL在时间序列预测、医学影像和异常检测等领域展现出潜力，但在实际应用中仍面临任务选择、计算成本和模型可解释性等挑战。未来的研究应关注领域特定任务和实际应用评估，以推动SSL的发展。
