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？
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。