Deep Learning, Machine Learning, Self Supervised Learning, Artificial Intelligence.
則是介於監督式學習和非監督式學習之間，結合少量的標記資料與其他大量未標記的資料一起使用，應用的方向有 Noisy Student、Meta Pseudo Labels、Generative methods 等。 強化學習 (Reinforcement Learning) 是透過獎懲的機制，讓機器在環境中進行 trial and error，並從中自我學習以取得最大的 Reward，應用的方向有 DQN、Temporal-Difference Learning 等。 source 由於資料標記的成本較高或是特定領域的資料取得不易，因此研究的方向逐漸關注於 Unsupervised