# Uczenie samonadzorowane

EN: **Self-supervised learning** · id `selfsupervised` · aliases: SSL, samonadzorowane uczenie, uczenie samonadzorowane

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Uczenie maszynowe](https://aiatlasgraph.com/t/ml.md) › [Uczenie z ograniczonym lub automatycznym nadzorem](https://aiatlasgraph.com/t/learningparadigms.md) › Uczenie samonadzorowane

## Description

- PL: Uczenie reprezentacji z sygnału wytworzonego z samych danych (zadania pretekstowe, kontrast, maskowanie), które potem przenosi się do zadań docelowych.
- EN: Learning representations from a signal generated by the data itself (pretext tasks, contrast, masking), later transferred to downstream tasks.

## In one sentence

- PL: Model uczy się z samych danych, układając sobie zagadki, np. zgadując zasłonięty fragment tekstu albo obrazu.
- EN: A model learns from raw data by setting itself puzzles, such as guessing a hidden piece of text or an image.

## Problem it solves

- PL: Do nauki ogólnej wiedzy o języku czy obrazach potrzeba ogromnych zbiorów, których nikt nie jest w stanie ręcznie opisać.
- EN: Learning general knowledge of language or images needs huge collections that no one could ever label by hand.

## What it does

- PL: Jak nauka języka przez uzupełnianie luk w zdaniach: odpowiedź już jest w tekście, więc nauczyciel nie jest potrzebny.
- EN: Like learning a language by filling gaps in sentences: the answer is already in the text, so no teacher is needed.

## Everyday example

- PL: Model czyta miliony zdań z zakrytymi słowami i odgaduje je, a potem z kilkuset przykładów szybko uczy się rozpoznawać nastrój recenzji.
- EN: A model reads millions of sentences with hidden words and guesses them, then quickly learns to spot the mood of reviews from a few hundred examples.

## This concerns you if you…

- PL: korzystasz z dużych modeli wytrenowanych na surowych danych
- PL: chcesz wykorzystać archiwum, którego nikt nie opisał
- EN: use large models trained on raw data
- EN: want to make use of an archive nobody has labelled

## Keywords

contrastive learning · masked modeling · SimCLR · BYOL · DINO · MAE · JEPA · InfoNCE · pretext task · linear probing

## How it works

- PL: Etykiety powstają automatycznie z danych: przewidywanie następnego lub zamaskowanego fragmentu, przyciąganie reprezentacji dwóch widoków tego samego przykładu i odpychanie innych (uczenie kontrastowe) albo samodestylacja bez negatywów. Wyuczony enkoder dostraja się lub sonduje liniowo na małym zbiorze etykietowanym.
- EN: Labels are generated from the data: predicting the next or a masked piece, pulling together representations of two views of one example while pushing others apart (contrastive learning), or self-distillation without negatives. The learned encoder is fine-tuned or linearly probed on a small labelled set.

## Limits

- PL: Wymaga dużych danych i mocy obliczeniowej, a wynik zależy od wielu wyborów, jak augmentacje czy rozmiar paczki. Grozi zapaść reprezentacji, gdy wszystkie wejścia dostają ten sam wektor. Reprezentacje dziedziczą skrzywienia danych.
- EN: It needs large data and compute, and results hinge on many choices such as augmentations or batch size. Representation collapse, where every input maps to the same vector, is a risk. Representations inherit data biases.

## Key terms

- PL: **zadanie pretekstowe**: Sztuczne zadanie z samych danych, służące tylko nauce reprezentacji.
- PL: **uczenie kontrastowe**: Zbliżanie podobnych par przykładów i oddalanie niepodobnych w przestrzeni wektorów.
- PL: **sondowanie liniowe (linear probe)**: Test reprezentacji: prosty klasyfikator liniowy na zamrożonych cechach.
- PL: **zapaść reprezentacji**: Błąd, w którym model daje ten sam wektor dla wszystkiego.
- EN: **pretext task**: An artificial task built from the data, used only to learn representations.
- EN: **contrastive learning**: Pulling similar pairs together and pushing dissimilar ones apart in vector space.
- EN: **linear probe**: A representation test: a simple linear classifier on frozen features.
- EN: **representation collapse**: A failure where the model outputs the same vector for everything.

## Know first

- [Funkcje straty (entropia krzyżowa, MSE) (Loss functions (cross-entropy, MSE))](https://aiatlasgraph.com/t/lossfunctions.md)

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Reprezentacje i embeddingi (Representation learning)](https://aiatlasgraph.com/t/representations.md)
- [Samonadzorowane uczenie z obrazów (Self-supervised visual pretraining)](https://aiatlasgraph.com/t/visionssl.md)
- [Uczenie metryk podobieństwa (Deep metric learning)](https://aiatlasgraph.com/t/metriclearning.md)

## Sources

- [A Cookbook of Self-Supervised Learning](<https://arxiv.org/abs/2304.12210>) `balestriero-ssl-cookbook-2023` · by Randall Balestriero, Mark Ibrahim, Vlad Sobal, Ari Morcos, Shashank Shekhar, Tom Goldstein, Florian Bordes, Adrien Bardes, Gregoire Mialon, Yuandong Tian, Avi Schwarzschild, Andrew Gordon Wilson, Jonas Geiping, Quentin Garrido, Pierre Fernandez, Amir Bar, Hamed Pirsiavash, Yann LeCun, Micah Goldblum

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/selfsupervised · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30