자기 지도 학습 기반 그래디언트 부스팅

자기 지도 학습 기반 그래디언트 부스팅은 고전적인 그래디언트 부스팅 프레임워크에 자기 지도 선행 과제(pretext task)를 통합하여 레이블이 없는 데이터를 활용합니다. 이 모델은 먼저 주석이 없는 샘플에서 유용한 특징 표현을 학습한 다음, 해당 표현을 사용하여 약한 학습기(weak learner)의 순차적 앙상블을 안내함으로써 레이블이 있는 예제가 부족한 경우에도 강력한 예측 성능을 달성합니다.