자기 지도 학습과 fine-tuning의 개념은 음성 처리 이외의 다른 영역에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 처리에서 사전 훈련된 모델을 사용하여 객체 감지나 이미지 분류와 같은 작업에 대한 표현을 개선하는 데 자기 지도 fine-tuning을 적용할 수 있습니다. 또한, 자연어 처리에서 사전 훈련된 언어 모델을 사용하여 텍스트 생성이나 기계 번역과 같은 작업에 대한 표현을 개선하는 데도 유용할 수 있습니다. 또한, 의료 이미지 분석, 금융 데이터 예측 및 자율 주행차의 센서 데이터 처리와 같은 다양한 분야에서도 자기 지도 학습과 fine-tuning을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 방법은 데이터가 제한적인 상황에서도 효과적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.