이 자습서에서는 Lightly AI 프레임워크를 사용하여 자기 지도 학습의 힘을 탐구합니다. 레이블 없이 의미 있는 이미지 표현을 학습하는 SimCLR 모델을 구축합니다. 이후 UMAP와 t-SNE을 사용하여 생성된 임베딩을 시각화합니다. 그리고 데이터를 지능적으로 정리하기 위한 코어셋 선택 기술에 대해 알아보고, 액티브 러닝 워크플로를 시뮬레이션합니다. 해당 자습서는 데이터 정리 및 액티브 러닝을 위한 유용한 가이드를 제공합니다.

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