有監督、無監督、自監督 理解和區別

自監督(self-supervised)既可以認為是有監督(supervised)也可以認為是無監督(unsupervised)，主要取決於如何定義有監督。

自監督學習（Self-supervised Learning）：是指直接從大規模的無監督數據中挖掘自身監督信息來進行監督學習和訓練的一種機器學習方法（可以看成是無監督學習的一種特殊情況），自監督學習需要標簽，不過這個標簽不來自於人工標注，而是來自於數據本身。自監督學習方法：基於上下文、基於時序、基於對比等。

無監督學習（Unsupervised Learning）：是指從無標注數據中學習預測模型的機器學習方法，其本質是學習數據中的統計規律或潛在結構。無監督學習方法：聚類、K均值、PCA等。

監督學習是一種目的明確的訓練方式，你知道得到的是什么；而無監督學習則是沒有明確目的的訓練方式，你無法提前知道結果是什么。 監督學習需要給數據打標簽；而無監督學習不需要給數據打標簽。 監督學習由於目標明確，所以可以衡量效果；而無監督學習幾乎無法量化效果如何。