Martes 20 de octubre de 2026 ·

Qué es el aprendizaje autosupervisado y cómo aprenden los modelos con datos sin etiquetar

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El aprendizaje autosupervisado genera las señales de entrenamiento a partir de la propia estructura de los datos sin etiquetar, de modo que los modelos aprenden representaciones a gran escala sin etiquetar a mano cada ejemplo. La guía lo define por tres elementos: una entrada identificable, una transformación característica y un resultado evaluable frente a un objetivo. También advierte de que usarlo como sinónimo de IA avanzada hace imposible comprobar las afirmaciones.

Qué significa

Al no requerir etiquetas manuales para cada ejemplo, este enfoque permite entrenar modelos con volúmenes de datos sin anotar mucho mayores, lo que reduce el coste de preparar datos. Es una de las bases sobre las que se construyen modelos de gran tamaño.

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