G検定（ジェネラリスト検定） ディープラーニングの応用例 練習問題 第22問: 次の文の（　）に入る語句として、最も適切なものはどれか。 ラベルの付いていない大量のデータから、データ自身を使って作った課題（例：同じ画像から作った2通りの加工

肢1が正解です。自己教師あり学習は、人が付けたラベルの代わりに、データそのものから作った課題を解かせて表現を学ぶ方法です。

SimCLRの論文（Chen ほか, 2020）は、同じ画像に異なるデータ拡張をかけた2つの見え方の表現が一致するように学ぶ対照学習の枠組みで、ラベルの無い画像から視覚の表現を学びました。肢2の半教師あり学習は、少量のラベル付きデータと大量のラベル無しデータを組み合わせて目的のタスクを学ぶ設定です。

肢3のOne-shot学習は、新しいクラスの例を1つ与えられて学ぶ設定です。肢4の強化学習は、環境とのやり取りで得る報酬から方策を学びます。

ラベルの無いデータを使う点で、自己教師あり学習と半教師あり学習は取り違えやすいので注意します。