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ディスコグラフィ.
アルバム.
マキシシングル.
櫻井公一
来歴.
町長就任以前.
ウラジーミル・トルストイ
人物・来歴.
レフ・トルストイの玄孫にあたる。
MY (写真集)
永井カイル
ディック (スラング)
第二十八あけぼの丸
公通法
長岡市悠久山プール
歴史.
前史.
開設.
閉鎖.
施設.
悠久山プール
自己教師あり学習
自己教師あり学習（じこきょうしありがくしゅう、、SSL）とは、ラベルのないデータを使用して、下流の学習タスクに有用な表現を得るための機械学習パラダイムとその手法である。SSL手法の最も顕著な特徴は、人間が注釈を付けたラベルを必要としないことにある。すなわち、ラベルが付いていないデータサンプルで構成されたデータセットを取り込むように設計されている。典型的なSSLパイプラインは、第一段階で教師信号（ラベルは自動的に生成される）を学習し、それを第二段階以降で何らかの教師あり学習タスクに利用する構成となっている。このような理由から、SSLは教師なし学習と教師あり学習の中間的な形態として説明できる。
自己教師あり学習は、近年有望な成果を上げており、音声処理で実用化され、Facebookなどの音声認識に使用されている。SSLの主な魅力は、最終結果を向上させることではなく、より低品質のデータで学習が可能なことである。自己教師あり学習は、人間が物事の分類を学習する方法をより忠実に模倣する。
種類.
二値分類タスクの場合、トレーニングデータは正例と負例に分けることができる。正例とは、ターゲットと一致するものである。たとえば、鳥の識別を学習している場合、鳥が写っている写真が正例の学習データとなる。負例は、そうでないものをいう。
自己教師あり対照学習.
自己教師あり対照学習（）は教師ラベルを用いない対照学習である。正例を用意する代表的な方法に以下が挙げられる：
また負例を用意する代表的な方法に以下が挙げられる：
自己教師あり非対照学習.
他の機械学習との比較.