CSA kann über den Bereich des Semi-Supervised Learning hinaus in verschiedenen Machine Learning-Anwendungen eingesetzt werden, insbesondere in Situationen, in denen die Zuverlässigkeit von Labeling-Daten eine Herausforderung darstellt. Zum Beispiel könnte CSA in Active Learning-Szenarien verwendet werden, um die effiziente Auswahl von Datenpunkten für die manuelle Annotation zu unterstützen. Darüber hinaus könnte CSA in der Anomalieerkennung eingesetzt werden, um unsichere oder potenziell fehlerhafte Datenpunkte zu identifizieren. In der Bildverarbeitung könnte CSA dazu beitragen, die Genauigkeit von Objekterkennungsmodellen zu verbessern, indem es die Zuverlässigkeit der zugewiesenen Labels berücksichtigt. Insgesamt bietet CSA eine flexible und robuste Methode zur Verbesserung der Labelzuweisung in verschiedenen Machine Learning-Szenarien.