준지도 능동 학습 (Semi-supervised Active Learning, SSAL)

준지도 능동 학습(SSAL)은 능동 학습의 선택적 질의 전략과 레이블이 없는 데이터를 활용하는 준지도 학습의 능력을 결합한 하이브리드 학습 패러다임입니다. 이 모델은 가장 유익한 레이블이 없는 인스턴스를 전문가 주석 달기를 위해 반복적으로 선택하는 동시에, 레이블이 없는 대규모 샘플 풀을 활용하여 자체 표현을 개선함으로써 레이블링 비용을 크게 줄이면서도 강력한 예측 정확도를 유지합니다.