<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>DINO on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/dino/</link><description>Recent content in DINO on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Sat, 13 Jun 2026 15:30:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/dino/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Self-Supervised Representation Learning: полное руководство</title><link>/articles/self-supervised-representation-learning-guide/</link><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 15:30:00 +0300</pubDate><guid>/articles/self-supervised-representation-learning-guide/</guid><description>&lt;h2 id="почему-разметка-данных--это-узкое-горло-ai"&gt;Почему разметка данных — это узкое горло AI&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Представьте: у вас есть миллиард фотографий из интернета, но на каждую нужно поставить метку «кошка / собака / машина». Вручную это займёт годы и обойдётся в десятки миллионов долларов. Именно здесь появляется &lt;strong&gt;Self-Supervised Representation Learning (SSRL)&lt;/strong&gt; — подход, который учит нейросеть понимать мир без единой человеческой метки.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;SSRL — это подмножество методов обучения без учителя, где модели извлекают полезные признаковые представления из данных &lt;strong&gt;без необходимости в размеченных образцах&lt;/strong&gt;. Иными словами, нейросеть сама придумывает себе задачи, решает их и в процессе учится понимать структуру данных.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>