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🤖 코트레이닝 (Co-training) 소개코트레이닝 (Co-training)은 반지도 학습 (semi-supervised learning) 기법 중 하나로, 레이블되지 않은 데이터를 효과적으로 활용하여 모델의 성능을 향상시키는 방법입니다. 기본 아이디어는 하나의 데이터를 서로 다른 두 개의 뷰 (view)로 나누고, 각 뷰에 대한 별도의 학습기를 훈련시키는 것입니다. 각 학습기는 자신의 뷰에서 학습하고, 레이블되지 않은 데이터에 대한 예측을 생성합니다. 이러한 예측을 통해 다른 학습기의 학습 데이터를 확장하여 성능을 개선합니다.핵심 용어:코트레이닝 (Co-training): 반지도 학습 기법, 여러 뷰를 사용하여 학습반지도 학습 (Semi-supervised learning): 레이블된 데이터와 레이..

머신러닝 분야에서 Multi-View 학습은 다양한 관점에서 데이터를 학습하여 모델의 성능을 향상시키는 강력한 기술입니다. 이 글에서는 Multi-View 학습의 기본 개념, 다양한 방법, 그리고 실제 활용 사례를 자세히 살펴보겠습니다. 💡 Multi-View 학습의 기본 개념 (Multi-View Learning - 다중 뷰 학습)Multi-View 학습은 동일한 객체나 인스턴스에 대해 서로 다른 특징 집합(view)을 사용하는 학습 방법입니다. 예를 들어, 이미지 데이터의 경우, 픽셀 값(pixel values)과 함께 텍스처(texture) 정보를 별도의 view로 활용할 수 있습니다. 이러한 다중 뷰를 통해 모델은 데이터의 다양한 측면을 학습하고, 더 풍부한 정보를 기반으로 예측을 수행할 수 있..