Centrala begrepp
준지도 학습에서 레이블링된 데이터의 품질과 대표성은 매우 중요하며, 레이블링을 위해 선택된 샘플과 레이블 데이터를 활용하는 방식이 모델 성능에 큰 영향을 미친다.
Sammanfattning
준지도 학습에서의 전략적 샘플링 및 지도 학습 정책의 영향 분석
본 연구 논문에서는 레이블링된 데이터가 부족한 준지도 학습 환경에서 데이터 샘플링 및 레이블 활용 전략이 모델 성능에 미치는 영향을 분석합니다. 저자들은 레이블링을 위해 어떤 샘플을 선택하고 어떻게 활용하는지에 따라 모델의 성능이 크게 달라질 수 있다는 점을 강조합니다.
본 연구는 두 가지 주요 질문에 답하고자 합니다. 첫째, 레이블링을 위해 어떤 샘플을 선택하는 것이 중요한가? 둘째, 레이블링된 샘플을 학습 과정에서 어떻게 활용하는 것이 효과적인가?
저자들은 비지도 학습 방법을 사용하여 레이블링할 데이터의 대표성을 극대화하는 전략적 샘플링 방법을 제안합니다. 이 방법은 레이블링된 데이터를 학습 과정에 점진적으로 투입하는 다양한 레이블 주입 전략과 함께 사용됩니다.