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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, 준지도 학습 클러스터링의 세계로준지도 학습 클러스터링은 머신러닝의 한 분야로, 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 없는 데이터를 모두 활용하여 데이터를 클러스터링하는 기법이다. 이는 제한된 양의 레이블 데이터를 가지고 더 많은 데이터를 효과적으로 활용하고자 할 때 유용하다.🔑 핵심 용어: 준지도 학습 클러스터링 (Semi-Supervised Clustering)준지도 학습 (Semi-Supervised Learning): 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 없는 데이터를 함께 사용하여 모델을 학습하는 방법. (labeled data and unlabeled data)클러스터링 (Clustering): 데이터 포인트를 유사한 특성을 가진 그룹, 즉 클러스터로 묶는 작업. (grouping d..