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자가 지도 결정 트리
자가 지도 결정 트리 학습은 고전적인 결정 트리의 해석 가능성과 자가 지도 사전 과제(self-supervised pretext task)를 통해 대량의 레이블 없는 데이터를 활용하는 능력을 결합합니다. 이 모델은 소규모 레이블이 지정된 데이터셋에서 예측을 정제하기 전에 레이블 없는 샘플로부터 유용한 특징 표현 또는 노드 분할 기준을 학습하여, 완전 지도 트리와 순전히 비지도 클러스터링 간의 격차를 해소합니다.
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ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Decision Tree Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/self-supervised-decision-tree
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