26/03/2024
A Ascensão dos Sistemas Auto-Supervisionados
A ascensão dos sistemas auto-supervisionados refere-se a uma abordagem de treinamento em Inteligência Artificial (IA) em que os modelos aprendem a partir de dados não rotulados ou autogerados, eliminando, em grande parte, a necessidade de anotações humanas durante o processo de treinamento. Tradicionalmente, os modelos de IA eram treinados com conjuntos de dados rotulados, onde cada exemplo do conjunto de dados era associado a uma etiqueta ou resposta correta. Isso exigia uma quantidade significativa de esforço humano para rotular os dados, o que pode ser caro e demorado. No entanto, nos sistemas auto-supervisionados, os modelos são treinados para realizar tarefas específicas sem a necessidade de rótulos externos. Em vez disso, eles criam suas próprias tarefas internas com base nos dados disponíveis.