在看文献的时候发现一个自监督学习，我看英文有个 supervise，以为这是带标签的学习，了解后发现原来并非如此。这里记录下 ChatGPT 关于自监督学习和监督学习的回答。以后有机会实践深入了解下。
自监督学习和监督学习是机器学习中两种不同的方法。
监督学习是一种常见的机器学习方法，其中模型通过使用带有标签的训练数据进行训练。在监督学习中，输入和相应的输出之间存在一个明确的映射关系。训练数据包含了输入样本及其对应的预期输出标签。模型根据这些标签来调整自身的参数，以使预测结果尽可能接近于真实标签。例如，在图像分类任务中，监督学习会使用带有标签的图像来训练模型，使其能够根据输入图像正确地预测其所属的类别。
自监督学习则是一种无监督学习的形式，其中模型在没有人工标签的情况下进行训练。相反，自监督学习利用输入数据中的某种自动生成的标签或信息来进行训练。这些自动生成的标签可以是输入数据的某种变换、部分信息或其他方式生成的。例如，在自我对比学习中，模型会将输入数据分为两个视图，并鼓励模型将它们视为相似。通过最大化这两个视图之间的相似性度量，模型可以学习到数据的有用表示。自监督学习的目标是通过学习数据中的内在结构或模式来训练模型，而无需人工标签。
总的来说，监督学习依赖于带有人工标签的训练数据，而自监督学习则通过利用数据中的某种自动生成的标签或信息来进行训练。自监督学习在无法获得大量带有标签的数据时尤为有用，并且已经在多个领域中取得了显著的研究进展。