많은 DL 모델들이 `supervised learning` (지도학습)의 방법으로 학습되면서 좋은 성능을 보여주었다.`Label`이 있는 방대한 양의 데이터는 `LLM`과 같은 `fondation model`의 등장을 이끌어 냈고 `semi-supervised learning`과 합쳐져서 더 많은 양의 데이터로 학습이 가능해졌다. 그러나 실제적으로 라벨링을 수행하는 것은 시간과 돈이 많이 소요되는 작업이다.또한 `Vision` 분야에서 LLM과 같은 거대 모델을 만들어 내기 위해서는 수백만개의 라벨링된 이미지 데이터를 넘어서 수억 또는 수십억개의 라벨링된 이미지 데이터가 요구 된다. 오늘 살펴볼 논문 `Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners`는 이러한 부분..
