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MLの分野に新しい人のために、機械学習の対照学習を簡単な用語で説明できますか？
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もちろん！猫と犬のイメージを区別できるモデルを構築したいとしましょう。多くの猫と犬の写真で構成されるデータセットを収集します。次に、[0.123、0.045、0.334、...]などの数値のシーケンスを作成する選択肢のニューラルネットにそれらを配置します。問題は、モデルが猫や犬の画像に不慣れな場合、これらの表現が非常にランダムになることです。かつては猫と犬の写真が非常に似たような表現を持っている可能性があります（その数は互いに近くにあります）が、他の人では2つの猫の画像がはるかに離れている可能性があります。簡単に言えば、モデルは猫や犬を引き離すことができません。これは、対照学習が登場する場所です。

対照的な学習のポイントは、サンプルのペア（この場合は猫と犬の画像）を採取し、モデルをトレーニングして、同様のペア（猫猫または犬の犬）の表現を互いに「引く」ことと「プッシュすることです。「異なるペア（猫犬）の表現。十分な数のステップでこれを行うと、モデルは猫や犬のためのユニークで信頼できる表現を作成できるようになります。

この方法は画像に限定されません。通常、類似のデータポイントが類似していないデータセットで使用できます。
human
引っ張って動作する方法がわかりませんでした。私たちは何を引っ張ったり押したりしていますか？そして、コードや数学の観点からどのように機能しますか？
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コンピューターサイエンスのコンテキストでは、「プル」と「プッシュ」は、特にサーバーとクライアント間のデータの交換に関しては、2つの異なるデータ交換メカニズムを参照してください。

「プル」メカニズムでは、クライアントはサーバーからデータを要求します。クライアントは、特定の情報を要求するリクエストをサーバーに送信し、サーバーはそれに応じてデータをクライアントに送信します。これは、HyperText Transfer Protocol（HTTP）などのWebテクノロジーで使用される一般的なメカニズムであり、クライアント（Webブラウザーなど）が特定のWebページに対してサーバーにリクエストを行い、サーバーがリクエストページをに送信しますクライアント。

「プッシュ」メカニズムでは、サーバーはクライアントに要求せずにデータをクライアントにプッシュします。これは、クライアントがリクエストする必要なく、利用可能になり次第、サーバーがクライアントにデータを自動的に送信することを意味します。これは、データのタイムリーな配信が重要なインスタントメッセージやオンラインゲームなど、リアルタイムシステムで使用される一般的なメカニズムです。

コードまたは数学の観点から、メカニズムのプルとプッシュの実装は異なる場合がありますが、多くの場合、クライアントとサーバー間のデータの流れを管理するための通信プロトコルとアルゴリズムの使用が含まれます。たとえば、クライアントは特定のネットワークプロトコルを使用してサーバーにリクエストを送信する場合があり、サーバーはJSONやXML形式など、特定の方法でフォーマットされたデータで応答できます。