자기지도 학습과 지도 학습은 기계학습의 중요한 부분이며, 이 두 가지 학습 방법은 서로 보완적인 측면을 갖고 있습니다. 자기지도 학습은 레이블이 없는 데이터에서 특징을 추출하고 모델을 학습하는 반면, 지도 학습은 레이블이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습합니다. 이 둘 간의 관계를 더 깊이 탐구하기 위해서는 다음과 같은 방향으로 진행할 수 있습니다:
Transfer Learning: 자기지도 학습으로 사전 훈련된 모델을 사용하여 지도 학습 작업에 전이학습을 적용하는 방법을 연구합니다. 이를 통해 자기지도 학습과 지도 학습 간의 상호작용을 조사할 수 있습니다.
Active Learning: 자기지도 학습을 통해 얻은 정보를 활용하여 지도 학습 모델이 더 효율적으로 학습할 수 있는 활성 학습 방법을 연구합니다.
Semi-Supervised Learning: 자기지도 학습과 지도 학습을 결합하여 반지도 학습 방법을 개발하고, 이를 통해 레이블이 부족한 상황에서 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 탐구합니다.