human
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？
gpt
対照的な学習では、モデルは、それらを区別するための入力として、モデルと負のサンプルの両方を取得します。たとえば、Word2vecの場合、単語の類似性をモデル化しようとするアルゴリズムでは、モデルは「キング」がコンテキストワードとして（正のサンプルとして）「クラウン」をしばしば持っていることが多いのに対し、「キング」は通常「ビール」を持っていません。'、'ラップトップ '、「ハウス」、またはその文脈における「ブッシュ」（負のサンプルとして）。この例では、正のサンプルは実際のテキストから描画され、負のサンプルはランダムな単語にすぎません。「キング」と「クイーン」は両方ともCrowl 2VECモデルと同時に、内部表現にも似たようなものである可能性があるためです。これは、「キング」 - 「クラウン」 +「キッパ」 - >「ユダヤ人」または「ラビ」のような類推を描く方法です
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類推を明確にできますか？この例で使用されている表記法や語彙に従っていません。