公开课打怪团 | 无监督学习最新论文解读（直播回顾）

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文摘菌的take-home points

• 监督学习的输入数据既有数据又有标签（比如标注为0或1），无监督学习则只使用数据、没有数据的标签;

• 常见的监督学习包括分类（图片分类、新闻分类）和回归（股价预测、票房预测）；常见的无监督学习包括聚类算法和深度学习中常见的GAN;

• 区别于监督学习和无监督学习，“自监督学习”利用数据本身的结构构造标签并用于模型训练，但模型输出与构造的标签不相关，所以可以被认为是一种无监督学习方法;

• 视频预处理非常重要.

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