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자기 지도 랜덤 포레스트
자기 지도 랜덤 포레스트(Self-supervised Random Forest, SSL-RF)는 레이블이 지정된 예제가 부족한 상황에 맞게 고전적인 랜덤 포레스트를 확장한 것입니다. 이 포레스트는 먼저 데이터 변환이나 마스크된 특징 예측과 같은 자기 지도 사전 과제(pretext task)에서 파생된 자동 생성 의사 레이블(pseudo-label)을 사용하여 훈련된 다음, 사용 가능한 실제 레이블을 바탕으로 개선됩니다. 이를 통해 자기 지도 학습의 레이블 효율성과 앙상블 트리의 견고성을 결합합니다.
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출처
- Lefortier, D., Chitta, K., & Agrawal, P. (2022). Self-supervised random forests. arXiv:2204.01430. link ↗
- Criminisi, A., Shotton, J., & Konukoglu, E. (2012). Decision forests: A unified framework for classification, regression, density estimation, manifold learning and semi-supervised learning. Foundations and Trends in Computer Graphics and Vision, 7(2–3), 81–227. DOI: 10.1561/0600000035 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Random Forest (SSL-RF). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/self-supervised-random-forest
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