자기지도학습은 지도학습과 비지도학습의 중간 형태로, 라벨 없이도 스스로 학습을 위한 레이블(자기 레이블)을 생성하여 학습하는 방식입니다. 데이터의 일부를 숨기고, 그 숨겨진 부분을 예측하도록 하는 식으로 학습을 유도합니다.왜 자기지도학습이 중요한가?딥러닝의 성능을 높이기 위해서는 대규모 레이블 데이터가 필요한데, 이를 수작업으로 준비하는 데는 막대한 시간과 비용이 듭니다. 자기지도학습은 이런 문제를 해결하며 데이터의 잠재적 구조를 효과적으로 학습할 수 있는 방법으로 떠오르고 있습니다.자기지도학습의 핵심 원리입력 데이터의 일부를 변형하거나 마스킹변형된 데이터를 통해 원래 데이터를 예측하도록 학습예측 결과를 바탕으로 피처 표현을 고도화예시: 문장에서 단어 일부를 마스킹하고 이를 맞히는 방식 (ex. BERT..