인공지능(AI), 특히 컴퓨터 비전 분야에 종사하는 연구자나 개발자라면 누구나 '데이터 라벨링'이라는 거대한 산에 부딪힌 경험이 있을 것입니다. 모델을 학습시키기 위해 수만, 수십만 장의 이미지에 일일이 '고양이', '강아지', '자동차'와 같은 꼬리표를 붙이는 작업은 엄청난 시간과 비용을 요구합니다. 이는 종종 '라벨링 지옥'이라 불리며, 혁신적인 아이디어를 실현하는 데 가장 큰 걸림돌이 되기도 합니다.하지만 만약 데이터가 스스로를 가르칠 수 있다면 어떨까요? 인간의 개입 없이, 데이터 자체의 구조와 정보를 활용해 모델이 세상을 이해하는 법을 배울 수 있다면? 이 꿈같은 아이디어를 현실로 만든 것이 바로 자기지도학습(Self-Supervised Learning, SSL)입니다. 이 글에서는 라벨링의 한..
