機器學習方法
自監督學習（Self-Supervised Learning, SSL）是一種機器學習方法，它從未標記的數據中提取監督信號，以學習數據的內在規律和特徵，從而提升模型在下游任務上的性能。
自監督學習不依賴於外部的人工標籤，而是利用數據本身的信息來構造輔助任務或預設任務，使模型能夠從數據中學習有用的表示。例如，在自然語言處理中，模型可能被訓練來預測被禁止的單詞（掩碼語言模型），或在計算機視覺中，模型可能被訓練來預測圖像某部分的顏色或判斷圖像部分是否被扭曲。這些任務幫助模型學習到數據的內在規律和特徵，然後這些特徵可以被遷移到其他任務上，提高這些任務的性能。
自監督學習的優點在於它能夠有效地利用大量未標記的數據，這些數據通常比標記數據更容易獲得，從而提高了數據利用效率。此外，由於自監督學習不依賴於人工標籤，因此可以減少標籤錯誤的影響，增加模型的魯棒性。自監督學習在多種任務中都顯示出了與監督學習相媲美的性能，使其在處理各種實際問題時具有巨大的潛力。