클러스터링 기반 유사도 추정의 한계를 극복할 수 있는 다른 접근법은 무엇이 있을까?
클러스터링 기반 유사도 추정은 데이터를 클러스터링하여 유사도를 추정하는 방법이지만, 이는 종종 노이즈가 많고 정확도가 낮을 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위한 다른 접근법으로는 자기 지도 학습 기술이 있습니다. 자기 지도 학습은 레이블이 없는 데이터에서 의미 있는 표현 공간을 학습하는 방법으로, 데이터의 내재 구조를 활용하여 유사도를 추정합니다. 또한, 인스턴스 간의 차이를 강조하는 손실 함수를 사용하는 방법이 있습니다. 이러한 방법은 데이터의 다양체 구조를 더 잘 파악하고 유사도를 더 정확하게 추정할 수 있습니다.