Apprentissage auto-supervisé

L’apprentissage auto-supervisé est une méthode d’apprentissage automatique (« machine learning ») où un modèle extrait de l’information à partir de données non étiquetées, en créant ses propres tâches de supervision : l’algorithme sépare les données en différentes parties, utilisant certaines pour créer des prédictions et d’autres pour évaluer ces prédictions, s’améliorant sans supervision initiale.