완전히 지도된 모델과 부분 지도 학습 방법 간에는 각각 장단점이 있습니다. 완전히 지도된 모델은 모든 데이터에 대해 정확한 라벨이 필요하지만, 높은 정확도와 성능을 제공할 수 있습니다. 반면, 부분 지도 학습 방법은 라벨링 작업의 부담을 줄일 수 있지만, 라벨이 불완전하거나 노이즈가 있는 경우 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
장점 측면에서 완전히 지도된 모델은 높은 정확도를 제공하며, 모든 데이터에 대해 확실한 라벨을 가지고 있기 때문에 안정적인 성능을 보장할 수 있습니다. 반면, 부분 지도 학습 방법은 라벨링 작업의 부담을 줄일 수 있고, 더 많은 데이터를 활용할 수 있어 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.
단점 측면에서 완전히 지도된 모델은 라벨링 작업이 매우 번거롭고 비용이 많이 들며, 라벨이 잘못 지정되거나 누락될 수 있습니다. 반면, 부분 지도 학습 방법은 라벨이 불완전하거나 노이즈가 있는 경우 성능에 영향을 줄 수 있으며, 더 많은 데이터를 필요로 할 수 있습니다.