対照学習とは、機械学習の一分野で、特に深層学習や表現学習において利用される手法の一つです。
対照学習の主な目的は、データの有益な表現を学習することで、その後のタスク（分類、クラスタリングなど）を改善することが可能になります。
対照学習のプロセスは以下のようになります:
１．入力データから「ポジティブペア」を生成します。
これは通常、同一または類似のデータの異なる視点、状況、変換等からなります（例えば、同じ物体の異なる画像）。
２．同様に、「ネガティブペア」も生成します。
これは通常、異なるデータから成ります（例えば、異なる物体の画像）。
３．モデルには、ポジティブペアが似ており、ネガティブペアが似ていないと識別できるように学習させます。
この手法により、モデルは、入力データの潜在的な特徴やパターンを捉え、より高度なタスクを達成するための有益な表現を学習します。
対照学習は、教師なし学習や半教師あり学習のコンテキストで広く使用されています。