앙상블 준지도 학습

앙상블 준지도 학습은 다수의 기본 학습기를 준지도 학습 패러다임과 결합하여, 소량의 레이블된 데이터셋과 대량의 레이블되지 않은 데이터를 모두 활용합니다. 다양한 분류기들이 의사 레이블링(pseudo-labeling) 또는 공동 학습(co-training)을 통해 서로를 학습하게 함으로써, 앙상블은 단독 접근 방식으로는 제한된 레이블로 달성할 수 있는 것보다 훨씬 뛰어난 일반화 성능을 향상시킵니다.