완전 감독 방식과 약한 감독 방식은 각각 장단점을 가지고 있습니다. 완전 감독 방식은 정확한 레이블이 필요하지만 모델의 성능이 높을 수 있습니다. 반면에 약한 감독 방식은 레이블이 덜 정확하거나 불완전할 수 있지만 레이블링 비용이 낮고 효율적일 수 있습니다. 이 두 방식을 효과적으로 결합하기 위해서는 준 감독 학습과 같은 중간 지점을 찾아내어 레이블의 정확성과 효율성을 균형있게 유지하는 것이 중요합니다.