בפרק זה אירחנו את מיכאל ארליכסון לדבר על self supervised learning.

דיברנו על בעיית דלילות הסיגנל, ועלות התיוג.

למידה self supervised מתמקדת בלמידת היצוג הוקטורי על ידי משימות שלא דורשות תיוג.

לדוגמא, אם לקחנו תמונה ו הרעשנו אותה (או סיבוב, שיקוף, זום) נצפה שוקטור היצוג יהיה דומה.

דיברנו על טכניקות שונות ללמידת יצוגים, כגון רשתות סיאמיות, למידה ניגודית ואוגמנטציות.

וכמובן, האתגר הגדול ביותר של התחום - מציאת דוגמאות שליליות חזקות.