[자료 읽기] Self-Supervised vs Semi-Supervised Learning 특징 차이

출처 : https://jimmy-ai.tistory.com/129

Semi-Supervised Learning 정의, 예시

반면에, 준지도 학습이라고 불리는 Semi-Supervised Learning은

기존 데이터의 가공을 거치지는 않으며, 라벨링이 없는 데이터의 예측 라벨 결과를 이용하여

모델을 다시 학습시키는 과정을 의미합니다.

 

예를 들어, 100개의 라벨이 있는 이미지와 1000개의 라벨이 없는 이미지를 가정하겠습니다.

이 경우, 앞의 100개 이미지를 통해 우선 분류 모델을 학습하고,

101번째 이미지의 라벨을 예측합니다.

 

이 예측된 101번째 라벨을 pseudo-label로 삼아

101번째 학습 데이터로 간주하여 분류 모델을 학습하는데 사용하고,

102번째 이후 데이터에서도 마찬가지의 과정을 반복하는 것이 대표적인 예시입니다.